python datasets

Python的datasets模块是用来读取数据集的。在给出的引用内容中，datasets.py文件是用来读取数据集的，可以将训练集划分为测试集和验证集。chuli.py文件用来验证数据集的读取正确性。model.py文件中包含了ResNet34的代码。train.py文件用来训练数据集，并绘制训练集和验证集的损失和准确率图表。

在使用datasets模块时，需要定义自己的数据集类，并继承自Dataset类。这个自定义的数据集类需要重写初始化方法和getitem方法。初始化方法用来设置数据集的根目录和标签目录等参数，getitem方法用来获取单个样本的图像和标签。

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用Dataset类和自定义数据集类来读取图片数据集，并返回图像和标签。其中MyData类是自定义的数据集类，重写了初始化方法和getitem方法。root_dir是数据集的根目录，ants_label_dir和bees_label_dir是标签目录。通过实例化MyData类，可以创建ants_datasets和bees_datasets两个数据集对象，然后将它们相加得到train_datasets。

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

class MyData(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, label_dir):
        self.root_dir = root_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)
        self.img_list = os.listdir(self.path)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.img_list[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_list)

root_dir = "dataset/train"
ants_label_dir = "ants"
bees_label_dir = "bees"

ants_datasets = MyData(root_dir, ants_label_dir)
bees_datasets = MyData(root_dir, bees_label_dir)

train_datasets = ants_datasets + bees_datasets

综上所述，datasets模块是用来读取数据集的，可以通过自定义数据集类继承Dataset类来实现。通过这个模块可以方便地处理图像数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用ResNet34实现猫狗分类(包括数据集和代码)](https://download.csdn.net/download/mengxinmengxin12/88251300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [PyTorch基础之数据模块Dataset、DataLoader用法详解（附源码）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/130439027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch初学笔记（一）：如何加载数据和Dataset实战](https://blog.csdn.net/weixin_45662399/article/details/127386185)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]