pytorch入门（1）——pytorch加载数据初认识

环境配置及其安装：

2023最新pytorch安装（超详细版）-CSDN博客

pytorch加载数据初认识

• Dataset：创建可被Pytorch使用的数据集

提供一种方式获取数据及其label

• Dataloader：向模型传递数据

为网络提供不同的数据形式

代码实战

蚂蚁蜜蜂/练手数据集：链接: https://pan.baidu.com/s/1jZoTmoFzaTLWh4lKBHVbEA 密码: 5suq

train为训练集，val为测试集，可以看到ants里蚂蚁的图片，bees里是蜜蜂的图片

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import osclass MyData(Dataset):def __init__(self, root_dir, label_dir):self.root_dir = root_dirself.label_dir = label_dirself.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)# 函数是os模块中的一个重要函数，用于获取指定目录下的所有文件和子目录。self.image_path = os.listdir(self.path)def __getitem__(self, idx):img_name = self.image_path[idx]img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir,img_name)img = Image.open(img_item_path)label = self.label_dirreturn img, labeldef __len__(self):return len(self.image_path)root_dir = "hymenoptera_data/train"
ants_label_dir = "ants"
bees_label_dir = "ants"
ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir)
bees_dataset = MyData(root_dir, bees_label_dir)
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset