PyTorch重写DataSet类

PyTorch重写DataSet类

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文章目录

• PyTorch重写DataSet类
• 前言
• 一、如何重写？
• 二、具体代码
• • 1.数据集格式
  • 2.获取标签
  • 3.重写dataset
  • 4.调用
• 总结

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前言

在之前沐神的Cifar-10分类 课程学习中，沐神是用的将每一类创建一个文件夹去完成图片的导入。此外我们还可以通过重写DataSet类来完成！

一、如何重写？

通过查看官方文档我们可知。

需要去重写__getitem__这个方法，去以一种特定的方法拿到一个数据。并且选择性的重写__len__这个方法，去返回整个数据集的大小。

二、具体代码

1.数据集格式

这个数据集是沐神课程上讲过的cifar-10数据集。

train和test文件夹分别为要进行训练和测试的图片。而训练数据的标签以csv文件存在trainLabels.csv文件中。

2.获取标签

def read_csv_labels(fname):
    with open(fname,'r') as f:
        lines = f.readlines()[1:]
    tokens = [l.rstrip().split(',') for l in lines]
    return dict(((name,label) for name,label in tokens))

这里通过一个read_csv_labels的方法 将图片名字和标签以一个字典的方式返回

3.重写dataset

class MyDateset(Dataset):
    def __init__(self,root_dir,state,label_dict=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.state = state
        if label_dict is not None:
            self.label_dict = label_dict
        self.img_path = os.listdir(os.path.join(root_dir,state))
        # os.listdir 将当前文件夹下的图片名称按列表返回

    def __getitem__(self, idx):
        img = Image.open(os.path.join(self.root_dir,self.state,self.img_path[idx]))
        if self.state == 'train':
            img_num =self.img_path[idx].split('.')[0]
            # 这个取出来是数字.jpg 所以需要将.jpg舍去
            label = self.label_dict[img_num]
            return img,label
        else:
            return img

    def __len__(self):
        return len(self.img_path)

state参数表示此时是训练数据集还是测试数据集。

4.调用

root_dir = "D:\\PytorchLearn\\cifar-10"
label_dict = read_csv_labels(os.path.join(root_dir,"trainLabels.csv"))

train_dataset = MyDateset(root_dir,'train',label_dict)

test_dataset = MyDateset(root_dir,'test')

train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=8,shuffle=True)

总结

以上就是重写DataSet的方法，有不足之处还望各位指出。