pytorch之ImageFolder使用详解
pytorch之ImageFolder
torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的Dataset——ImageFolder。
ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：
ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)
它主要有四个参数：
root：在root指定的路径下寻找图片
transform：对PIL Image进行的转换操作，transform的输入是使用loader读取图片的返回对象
target_transform：对label的转换
loader：给定路径后如何读取图片，默认读取为RGB格式的PIL Image对象
label是按照文件夹名顺序排序后存成字典，即{类名:类序号(从0开始)}，一般来说最好直接将文件夹命名为从0开始的数字，这样会和ImageFolder实际的label一致，如果不是这种命名规范，建议看看self.class_to_idx属性以了解label和文件夹名的映射关系。
图片结构如下所示：
from torchvision import transforms as T
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.datasets import ImageFolder
dataset = ImageFolder('data/dogcat_2/')
# cat文件夹的图片对应label 0，dog对应1
print(dataset.class_to_idx)
# 所有图片的路径和对应的label
print(dataset.imgs)
# 没有任何的transform，所以返回的还是PIL Image对象
#print(dataset[0][1])# 第一维是第几张图，第二维为1返回label
#print(dataset[0][0]) # 为0返回图片数据
plt.imshow(dataset[0][0])
plt.axis('off')
plt.show()
加上transform
normalize = T.Normalize(mean=[0.4, 0.4, 0.4], std=[0.2, 0.2, 0.2])
transform = T.Compose([
T.RandomResizedCrop(224),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.ToTensor(),
normalize,
])
dataset = ImageFolder('data1/dogcat_2/', transform=transform)
# 深度学习中图片数据一般保存成CxHxW，即通道数x图片高x图片宽
#print(dataset[0][0].size())
to_img = T.ToPILImage()
# 0.2和0.4是标准差和均值的近似
a=to_img(dataset[0][0]*0.2+0.4)
plt.imshow(a)
plt.axis('off')
plt.show()
以上这篇pytorch之ImageFolder使用详解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猪先飞。
相关文章
pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式
今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27- 这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之迁移学习篇，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下...2021-09-08
Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现
这篇文章主要介绍了Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-25- 这篇文章主要介绍了Pytorch之扩充tensor的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-05
- 今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-06
- 这篇文章主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-08
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率
今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 这篇文章主要介绍了pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-27
从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作
这篇文章主要介绍了从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-04Pytorch 的损失函数Loss function使用详解
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 今天小编就为大家分享一篇pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30
- 这篇文章主要介绍了基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下...2021-02-25
pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解
今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 这篇文章主要介绍了pytorch深度学习中对softmax实现进行了详细解析，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步...2021-09-30
- 今天小编就为大家分享一篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 这篇文章主要介绍了pytorch中的squeeze函数、cat函数使用，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教...2021-05-20
- 今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 这篇文章主要介绍了Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-01
解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题
这篇文章主要介绍了解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教...2021-05-28- 今天小编就为大家分享一篇pytorch动态网络以及权重共享实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-29