PyTorch如何创建自己的数据集

PyTorch创建自己的数据集

图片文件在同一的文件夹下

思路是继承 torch.utils.data.Dataset，并重点重写其 __getitem__方法，示例代码如下：

class ImageFolder(Dataset):
    def __init__(self, folder_path):
        self.files = sorted(glob.glob('％s/*.*' ％ folder_path))

    def __getitem__(self, index):
        path = self.files[index ％ len(self.files)]
        img = np.array(Image.open(path))
        h, w, c = img.shape
        pad = ((40, 40), (4, 4), (0, 0))

        # img = np.pad(img, pad, 'constant', constant_values=0) / 255
        img = np.pad(img, pad, mode='edge') / 255.0
        img = torch.from_numpy(img).float()
        patches = np.reshape(img, (3, 10, 128, 11, 128))
        patches = np.transpose(patches, (0, 1, 3, 2, 4))

        return img, patches, path

    def __len__(self):
        return len(self.files)

图片文件在不同的文件夹下

比如我们有数据如下：

─── data
├── train
│ ├── 0.jpg
│ └── 1.jpg
├── test
│ ├── 0.jpg
│ └── 1.jpg
└── val
├── 1.jpg
└── 2.jpg

此时我们只需要将以上代码稍作修改即可，修改的代码如下：

self.files = sorted(glob.glob('％s/**/*.*' ％ folder_path, recursive=True))

其他代码不变。

pytorch常用数据集的使用

对于pytorch数据集的使用，示例代码如下：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision.transforms import Compose
from torchvision import transforms
import torchvision
import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

dataset_transform = Compose([transforms.ToTensor()])

# 关于官方数据集的使用还是关键要看pytorch的官方文档
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10",train=True,transform=dataset_transform,download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10",train=False,transform=dataset_transform,download=True)

# 查看测试数据集中的第一个数据
# print(test_set[0])
# 查看测试数据集中的分类情况
# print(test_set.classes)
#
# 取出第一个数据中的图片（img）和分类结果（target）
# img,target = test_set[0]
# 查看图片数据的类型
# print(img)
# print(target)
# 输出类别
# print(test_set.classes[target])
# 查看图片
# img.show()

# 使用tensorboard显示tensor数据类型的图片
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(10):
# 取出数据中的图片（img）和分类结果（target）
   img,target = test_set[i]
   writer.add_image("test_set",img,i)

writer.close()

上述代码运行结果在tensorboard可视化：

代码

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10",train=True,transform=dataset_transform,download=True)

常用参数讲解

• root:根目录，存放数据集的位置

• train:若为True，则划分为训练数据集，若为False，则划分为测试数据集

• transform：指定输入数据集处理方式

• download:若为True，则会将数据集下载到root指定的目录下，否则不会下载

官方文档对参数的解释：

root (string) – Root directory of dataset where directory cifar-10-batches-py exists or will be saved to if download is set to True.

train (bool, optional) – If True, creates dataset from training set, otherwise creates from test set.

transform (callable, optional) – A function/transform that takes in an PIL image and returns a transformed version. E.g, transforms.RandomCrop

target_transform (callable, optional) – A function/transform that takes in the target and transforms it.

download (bool, optional) – If true, downloads the dataset from the internet and puts it in root directory. If dataset is already downloaded, it is not downloaded again.

注意：

• 关于官方数据集的使用还是关键要看pytorch的官方文档

• 下载数据集的细节之处：知道下载链接（下载链接可以在源码中查看）之后可以不用使用代码下载了，使用迅雷来下载可能会更快。

• 要学会使用Pycharm中的ctrl+p和ctrl+alt这两个快捷键

• pytorch官网

• pytorch官方数据集（下载数据集方法）

来源：https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/88382919