pytorch 数据处理:定义自己的数据集合实例

#数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np

#定义自己的数据集合
class DogCat(data.Dataset):

  def __init__(self,root):
    #所有图片的绝对路径
    imgs=os.listdir(root)

    self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]

  def __getitem__(self, index):
    img_path=self.imgs[index]
    #dog-> 1 cat ->0
    label=1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
    pil_img=Image.open(img_path)
    array=np.asarray(pil_img)
    data=torch.from_numpy(array)
    return data,label

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

dataSet=DogCat('./data/dogcat')

print(dataSet[0])

( 
( 0 ,.,.) = 
215 203 191 
206 194 182 
211 199 187 
"htmlcode">

#数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transforms

transform=transforms.Compose([
  transforms.Resize(224), #缩放图片，保持长宽比不变，最短边的长为224像素,
  transforms.CenterCrop(224), #从中间切出 224*224的图片
  transforms.ToTensor(), #将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
  transforms.Normalize(mean=[.5,.5,.5],std=[.5,.5,.5]) #标准化至[-1,1]
])

#定义自己的数据集合
class DogCat(data.Dataset):

  def __init__(self,root):
    #所有图片的绝对路径
    imgs=os.listdir(root)

    self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]
    self.transforms=transform

  def __getitem__(self, index):
    img_path=self.imgs[index]
    #dog-> 1 cat ->0
    label=1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
    pil_img=Image.open(img_path)
    if self.transforms:
      data=self.transforms(pil_img)
    else:
      pil_img=np.asarray(pil_img)
      data=torch.from_numpy(pil_img)
    return data,label

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

dataSet=DogCat('./data/dogcat')

print(dataSet[0])



输出：


( 
( 0 ,.,.) = 
-0.1765 -0.2627 -0.1686 … -0.0824 -0.2000 -0.2627 
-0.2392 -0.3098 -0.3176 … -0.2863 -0.2078 -0.1765 
-0.3176 -0.2392 -0.2784 … -0.2941 -0.1137 -0.0118 
… "_blank" href="https://github.com/WebLearning17/CommonTool" rel="external nofollow" >https://github.com/WebLearning17/CommonTool

以上这篇pytorch 数据处理:定义自己的数据集合实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。