提示本文主要是介绍本人学习PyTorch的函数如有表述不对欢迎指正文章目录一、Dataset 类入门1.两个核心类2.数据集的三种标注方式二、使用步骤1.引入库2.定义Datas类骨架3.加载数据集总结一、Dataset 类入门1.两个核心类类作用Dataset获取数据 label告诉你有多少条数据DataLoader将数据打包batch喂给神经网络2.数据集的三种标注方式方式说明例子文件夹名即标签目录名就是 labelants/、bees/ 文件夹映射文件标注单独文件记录文件名→标签的对应关系CSV/JSON/txt 映射表文件名自带标签图片名直接含标签信息cat_001.jpg、dog_001.jpg二、使用步骤1.引入库代码如下示例#从 PyTorch 的工具包中导入 Dataset基类。自定义数据集需要继承这个类。fromtorch.utils.dataimportDataset#导入 PILPillow库中的 Image模块用于打开和处理图像文件。fromPILimportImage#导入 Python 标准库 os用于处理文件和路径操作。importos2.定义Datas类骨架代码如下示例classMyDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,label_dir):# 初始化路径获取文件列表self.root_dirroot_dir self.label_dirlabel_dir self.pathos.path.join(self.root_dir,self.label_dir)self.img_pathos.listdir(self.path)def__getitem__(self,idx):# 返回第 idx 个样本的 (图片, 标签)img_nameself.img_path[idx]img_item_pathos.path.join(self.root_dir,self.label_dir,img_name)imgImage.open(img_item_path)labelself.label_dirreturnimg,labeldef__len__(self):# 返回数据集总样本数returnlen(self.img_path)3.加载数据集root_dirdataset/trainants_label_dirantsbees_label_dirbeesants_datasetMyDataset(root_dir,ants_label_dir)bees_datasetMyDataset(root_dir,bees_label_dir)# 路径拼接train_datasetants_datasetbees_dataset总结本文主要是介绍了Dataset加载数据集的使用如果想要了解更多的函数信息可以通过Pycharm查看。
