「小土堆」pytorch DataSet

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from cProfile import label

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os

class MyData(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, label_dir):

        # root_dir = "hymenoptera_data/train"
        # label_dir = "ants_img"
        # 这两个值是由后面的实例传递过来的
        self.root_dir = root_dir
        self.label_dir = label_dir

        # 将其整合
        self.path = os.path.join(root_dir, label_dir)

        # os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。
        self.img_name_path = os.listdir(self.path)

    def __getitem__(self, index):

        img_name = self.img_name_path[index]
        img_item_path = os.path.join(self.path, img_name)
        img = Image.open(img_item_path)

        label = self.label_dir
        # 返回的是图片和名字
        return img, label

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


ants_dataset = MyData('hymenoptera_data/train', 'ants_img')
# for item in ants_dataset.img_path:
#     print(item)
# print(ants_dataset.__len__())
# print(ants_dataset.__getitem__(0))


bees_dataset = MyData('hymenoptera_data/train', 'bees_img')
# print(bees_dataset.__len__())
# print(bees_dataset.__getitem__(0))
#
# print(len(ants_dataset+bees_dataset))

# ant_dataset中包含两个值，一个img一个label
img, label = ants_dataset[0]
img.show()

视频中一开始是先写class的以至于一开始没有弄懂 'root_dir' 和 'label_dir' 是干什么的，在创建实例之后进行传参就可以很好的理解了，前者是指文件夹的路径，后者是文件夹下的分类，由于文件夹下面分别有两个类别的例子，所以分为root和label两类。

dataset提供了访问和处理大量自然语言处理（NLP）数据集的工具，简单来说就是对数据集中的图片进行操作的一个简单的库。

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 def __init__(self, root_dir, label_dir):

        # root_dir = "hymenoptera_data/train"
        # label_dir = "ants_img"
        # 这两个值是由后面的实例传递过来的
        self.root_dir = root_dir
        self.label_dir = label_dir

        # 将其整合
        self.path = os.path.join(root_dir, label_dir)

        # os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。
        self.img_name_path = os.listdir(self.path)

上述代码中从上到下来看，首先是MyData库，其继承了Dataset这个类，第一个函数就是对数据的初始化，可以理解成java中的构造器一样的功能。

os.path.join()此函数是将路径整合在一起赋值给self.path

os.listdir()此函数是返回self.path路径下包含的文件夹或文件夹的名字的列表，重点是它返回的是一个列表，这个列表中包含了文件夹下面的文件的信息

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    def __getitem__(self, index):

        img_name = self.img_name_path[index]
        img_item_path = os.path.join(self.path, img_name)
        img = Image.open(img_item_path)

        label = self.label_dir
        # 返回的是图片和名字
        return img, label

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

getitem这个函数的功能主要是对列表中的图片信息进行整合和赋值