pytorch Dataset类代码学习

python 复制代码
from torch.utils.data import  Dataset
from PIL import Image
import os


class my_data(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, label_dir): # 初始化类,根据这一个类,来创建特例实例需要调用的一个函数
        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)

root_dir = "dataset/train"
ants_label_dir = "ants"
bees_label_dir = "bees"
ants_dataset = my_data(root_dir, ants_label_dir)
bees_dataset = my_data(root_dir, bees_label_dir)

train_dataset = ants_dataset + bees_dataset

在控制台中将上述代码粘贴:查看数据集等操作:

python 复制代码
  ...: from PIL import Image
  ...: import os
........................
  ...:     def __len__(self):
  ...:         return len(self.img_path)

创建数据集,包括路径与标签。还有蚂蚁的数据集。

python 复制代码
root_dir = "dataset\train"
ants_label_dir = "ants"
ants_dataset = my_data(root_dir, ants_label_dir)

然而,出现如下的一些报错:

OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确。: 'dataset\train\\ants'

原因是:

python 复制代码
root_dir = "dataset/train"

斜画线反了,不能直接用复制粘贴里面来的。

完整读取数据集里的图片代码:

python 复制代码
root_dir = "dataset/train"
ants_label_dir = "ants"
ants_dataset = my_data(root_dir, ants_label_dir)
img, label = ants_dataset[1]
img.show()

如果读取出来的图片反复都是一张,则是因为:读取的是上一次成功读取的图片。

错误原因是在这句代码中:

python 复制代码
img, label = ants_dataset[1]

这句中的连接是逗号,并不是.

通过上述的语句,即可实现数据集图片的读取。

两个数据集的相加:

python 复制代码
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset

在控制台中,使用同样的方法读取:

python 复制代码
len(ants_dataset)
输出:Out[23]: 124
len(bees_dataset)
输出:Out[24]: 121
img,label = train_dataset[123]
img.show()
img,label = train_dataset[124]
img.show()
相关推荐
LaughingZhu5 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-03-25
人工智能·经验分享·深度学习·神经网络·产品运营
AI成长日志5 小时前
【datawhale】hello agents开源课程学习记录第5章 智能体应用实践:低代码平台构建指南
学习·低代码·开源
枫叶林FYL5 小时前
【自然语言处理 NLP】第二章 经典NLP算法与特征工程(Classical NLP Algorithms)
人工智能·深度学习·机器学习
GHL2842710907 小时前
RAG相关问题整理学习
学习·ai
剑穗挂着新流苏3127 小时前
117_PyTorch 实战:利用训练好的模型进行单张图片验证
人工智能·python·深度学习
枫叶林FYL8 小时前
【乳腺癌早期筛查(钼靶X光图像AI识别)】第一章:钼靶AI核心算法架构演进——从2D全视野到3D断层合成与视觉Transformer
人工智能·深度学习
枫叶林FYL8 小时前
【自然语言处理 NLP】数学与计算基础(Mathematical & Computational 完整源码实现
人工智能·深度学习·机器学习
another heaven9 小时前
【深度学习 超参调优】lr0与lrf 的关系
人工智能·深度学习
放下华子我只抽RuiKe59 小时前
深度学习全景指南:硬核实战版
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·自然语言处理·数据挖掘
天空之城_tsf9 小时前
通用多模态检索——大模型微调
人工智能·深度学习·计算机视觉