如何详细解析PyTorch中的Dataset与DataLoader操作步骤？

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目录

一、Dataset 1.

1.在控制台进行操作

- 获取图片的基本信息 - 获取文件的基本信息

2.编写一个继承Dataset的类

- 定义MyData类 - 创建类的实例并调用方法

二、DataLoader

1.Dataset

- Dataset类

目录

• 一、Dataset
• 1. 在控制台进行操作
• ①获取图片的基本信息
• ②获取文件的基本信息
• 2. 编写一个继承Dataset 的类加载数据
• ①定义 MyData类
• ②创建类的实例并调用
• 二、DataLoader

一、Dataset

Dataset 类提供一种方式去获取数据及其标签

主要有两个目的：

• 获取每一个数据及其标签
• 获取数据的总量大小

1. 在控制台进行操作

Hymenoptera （膜翅目昆虫）数据集下载地址：

链接: pan.baidu.com/s/1XKwXsAtE2yzZW2IsvBDpnw?pwd=8a5t

提取码: 8a5t

这是一个蚂蚁蜜蜂二分类的数据集，通常数据集有以下三种组织形式（上面的数据集属于第一种）：

• 不同的类别以文件夹的形式存在，文件夹中是该类别的图片
• 图片与标签分别存储，图片在一个文件夹下，label信息在另一个文件夹下
• label直接写在图片名称里

①获取图片的基本信息

在Pycharm 中，点击下方的PythonConsole进入控制台进行操作（通过控制台可以看到变量的详细信息）

首先加载图片，逐行输入下方代码：

from PIL import Image img_path = "./dataset/hymenoptera_data/train/ants/0013035.jpg" img = Image.open(img_path)

此时我们就可以在右侧看到相关变量的信息：

点击img变量，可以查看图片的详细信息。通过控制台执行程序能够直观地获取后续操作所需的数据：

最后可以通过img.show()打开图片查看：

②获取文件的基本信息

同样还是在控制台逐行输入以下代码：

dir_path = "dataset/hymenoptera_data/train/ants" import os img_path_list = os.listdir(dir_path) img_path_list[0]

我们就可以获取到文件夹下的文件名称，由于是使用控制台，我们还可以在右侧查看列表的详细信息：

因此在控制台操作是有很大的优点的，我们可以在控制台逐行执行已经编写好的文件中的语句，通过查看右侧变量的值来判断程序写的是否有问题

2. 编写一个继承Dataset 的类加载数据

下面的代码也可以在控制台运行（可以多行复制粘贴）来检验程序是否有误

①定义 MyData类

导入所需头文件：

from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os

定义MyData类：

• __init__：初始化函数
• __getitem__：返回指定下标的图片和标签
• __len__：返回数据集的大小

class MyData(Dataset): def __init__(self, root_dir, label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = label_dir self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir) self.img_path = os.listdir(self.path) def __getitem__(self, idx): img_name = self.img_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_dir return img, label def __len__(self): return len(self.img_path)

其中os.path.join()可以实现多个路径的合并且不出错

②创建类的实例并调用

创建 MyData 类的实例：

if __name__ == "__main__": root_dir = "../dataset/hymenoptera_data/train" ants_label_dir = "ants" bees_label_dir = "bees" ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir) bees_dataset = MyData(root_dir, bees_label_dir)

调用类中写好的函数：

img, label = ants_dataset.__getitem__(3) print(ants_dataset.__len__(), label) img.show()

同时我们也可以通过下面这种方式用已有的数据集来创造数据集：

train_dataset = ants_dataset + bees_dataset

二、DataLoader

• DataLoader 类是为后面的网络提供不同的数据形式
• DataLoader 会根据batch_size的值对数据进行打包
• 导入所需的包

import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

加载数据：

test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)

测试：

img, target = test_data[0] print(img.shape) print(target)

进行日志记录，开始训练：

writer = SummaryWriter("dataloader") for epoch in range(2): step = 0 for data in test_loader: imgs, targets = data print(imgs.shape) print(targets) writer.add_images("Epoch: {}".format(epoch), imgs, step) step = step + 1 writer.close()

到此这篇关于PyTorch Dataset与DataLoader使用超详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch Dataset与DataLoader内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！