pytorch批量创建文件夹

在PyTorch中，可以使用torchvision.datasets.ImageFolder来批量创建文件夹。这个方法可以方便地加载数据集，并且可以对图像进行预处理。下面是一个示例代码：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

data_dir = 'path_to_your_data_directory'

# 定义数据预处理的操作
data_transform = transforms.Compose(\[
    transforms.Resize((256, 256)),  # 调整图像大小为256x256
    transforms.ToTensor()  # 将图像转换为Tensor
\])

# 使用ImageFolder加载数据集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(data_dir, transform=data_transform)

# 创建数据加载器
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=20, shuffle=True)

在上面的代码中，`data_dir`是你的数据集所在的文件夹路径。`data_transform`定义了对图像的预处理操作，比如调整大小和转换为Tensor。然后使用`ImageFolder`加载数据集，并传入数据集的路径和预处理操作。最后，使用`DataLoader`创建数据加载器，可以指定批量大小和是否打乱数据。

希望这个示例能够帮助你批量创建文件夹。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【PyTorch】每个类对应一个文件夹的时候，PyTorch加载数据集](https://blog.csdn.net/ncc1995/article/details/91043630)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pytorch 读取指定文件夹中的图片](https://blog.csdn.net/weixin_41514525/article/details/109300091)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]