UnalignedDataLoader函数用法
时间: 2024-04-12 20:08:33 浏览: 9
UnalignedDataLoader 是一个 PyTorch 的数据加载器,常用于图像风格转换等任务中。
在图像风格转换中,我们需要准备两个数据集,一个是原始图像,一个是目标风格的图像。这两个数据集通常是按照文件名字对应的方式进行配对,即原始图像和目标图像文件名字相同。
但是在实际应用中,有时候原始图像和目标图像可能不完全对应,或者目标图像的数量不足。这时候就需要使用 UnalignedDataLoader。
UnalignedDataLoader 的用法与 PyTorch 自带的 DataLoader 非常相似,只需要在定义 DataLoader 时加入 `unaligned=True` 参数即可。
例如:
```python
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from unaligned_data_loader import UnalignedDataLoader
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.RandomCrop(224),
transforms.ToTensor()
])
dataset = UnalignedDataLoader(
'./data/trainA', './data/trainB',
transform=transform, unaligned=True
)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)
```
这里定义了一个 UnalignedDataLoader,需要传入原始图像和目标图像的路径,并设置 `unaligned=True` 参数。然后将其传入 DataLoader 中即可。在训练时,每个 batch 的数据会从原始图像和目标图像中随机取出对应的数据进行配对。