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
程序员打怪兽14 小时前
详解Visual Transformer (ViT)网络模型
深度学习
CoovallyAIHub3 天前
仿生学突破:SILD模型如何让无人机在电力线迷宫中发现“隐形威胁”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub3 天前
从春晚机器人到零样本革命:YOLO26-Pose姿态估计实战指南
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub3 天前
Le-DETR:省80%预训练数据,这个实时检测Transformer刷新SOTA|Georgia Tech & 北交大
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub3 天前
强化学习凭什么比监督学习更聪明?RL的“聪明”并非来自算法,而是因为它学会了“挑食”
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub3 天前
YOLO-IOD深度解析:打破实时增量目标检测的三重知识冲突
深度学习·算法·计算机视觉
用户1474853079743 天前
AI-动手深度学习环境搭建-d2l
深度学习
OpenBayes贝式计算3 天前
解决视频模型痛点,TurboDiffusion 高效视频扩散生成系统;Google Streetview 涵盖多个国家的街景图像数据集
人工智能·深度学习·机器学习
OpenBayes贝式计算3 天前
OCR教程汇总丨DeepSeek/百度飞桨/华中科大等开源创新技术,实现OCR高精度、本地化部署
人工智能·深度学习·机器学习
在人间耕耘4 天前
HarmonyOS Vision Kit 视觉AI实战:把官方 Demo 改造成一套能长期复用的组件库
人工智能·深度学习·harmonyos