paddlepaddle框架构建数据集进行分类问题的时候,会发现数据集在构建的过程中不会构建标签(花分类)

问题描述

在做一个paddlepaddle项目的时候,需要使用神经网络对他进行分类,数据集的结构如下图,这时候我们可以使用常用dataset方法对数据集进行构建。

这时候我们就会发现一个问题,就是这个矿建不是构建标签,也就是说不能将该文件内的图片分配类别,这和torch中的dataset构建是不一样的。那么这时候,就需要我们手动的去构建这个,这时候,我们自定义类,代码如下。

python 复制代码
class CustomImageFolder(DatasetFolder):
    def __init__(self, root, transform=None, ):
        super(CustomImageFolder, self).__init__(root, transform=transform)

    def __getitem__(self, idx):
        img, label = super(CustomImageFolder, self).__getitem__(idx)

        # 添加图像增强
        img = Resize((224, 224))(img)
        img = RandomHorizontalFlip()(img)
        img = ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1)(img)
        img = ToTensor()(img)
        img = paddle.transpose(img, perm=[2, 0, 1])

        return img, label

# 加载数据集并应用自定义转换
dataset = CustomImageFolder(root=data_dir, transform=None)

这时候返回的数据集就会自带类别标签了,可以将dataset0打印出来看看结果。

相关推荐
冬奇Lab2 小时前
每日一个开源项目(第140篇):AgentScope 2.0 - 阿里开源的生产级 Agent 框架
人工智能·开源·agent
冬奇Lab2 小时前
Skill 系列(04):Skill 指标体系——L1/L2/L3 三层监控,让质量下降有据可查
人工智能·开源·llm
IT_陈寒4 小时前
Vite的静态资源打包让我熬夜到三点,这坑千万别跳
前端·人工智能·后端
玩转AI不是事4 小时前
用IndexedDB做AI对话离线缓存实战
人工智能
Asize5 小时前
多模态生图:从 Vite 工程化到前端调用 Qwen Image
javascript·人工智能·后端
MobotStone5 小时前
AI项目越多,为什么越容易失控
人工智能·aigc
十有八七5 小时前
AI时代的置身X内
前端·人工智能
Lkstar5 小时前
A2A协议深度解析|Agent2Agent通信标准,智能体互联网的"HTTP"
人工智能·llm
百度Geek说5 小时前
当代码越来越便宜,什么在变贵?
人工智能
橘子星5 小时前
LLM 无状态架构实践:从原理到代码落地
前端·javascript·人工智能