pytorch怎么加载city数据集

时间: 2023-03-09 11:56:14 浏览: 66
PyTorch可以使用torchvision库中的torchvision.datasets模块加载Cityscapes数据集,它有一些类似的数据集,如COCO,VOC等。使用torchvision.datasets.Cityscapes(root, split, mode, target_type,transform)即可加载Cityscapes数据集。
相关问题

pytorch 加载图片数据集

在Pytorch中加载图片数据集一般有两种方法。第一种是使用torchvision.datasets中的ImageFolder来读取图片,然后用DataLoader来并行加载,适合图片分类问题,简单但不灵活。\[1\]您可以通过设置各种参数,例如批处理大小以及是否在每个epoch之后对数据打乱顺序,来自定义DataLoader。例如,可以使用以下代码创建一个DataLoader:dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)。\[2\]第二种方法是通过继承torch.utils.data.Dataset实现用户自定义读取数据集,然后用DataLoader来并行加载,这种方法更为灵活。您可以将分类图片的父目录作为路径传递给ImageFolder(),并传入transform来加载数据集。然后可以使用DataLoader加载数据,并构建网络训练。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [Pytorch加载图片数据集的两种方式](https://blog.csdn.net/weixin_43917574/article/details/114625616)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Pytorch加载图像数据](https://blog.csdn.net/qq_28368377/article/details/105635898)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [pytorch加载自己的图片数据集的两种方法](https://blog.csdn.net/qq_53345829/article/details/124308515)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

pytorch加载imdb数据集

在 PyTorch 中,可以通过 torchtext 库来方便地加载 IMDB 数据集。以下是加载 IMDB 数据集的示例代码: ```python import torchtext from torchtext.datasets import IMDB # 定义字段 TEXT = torchtext.data.Field(lower=True, batch_first=True, fix_length=500) LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False) # 加载数据集 train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL) # 构建词汇表 TEXT.build_vocab(train_data, vectors=torchtext.vocab.GloVe(name='6B', dim=100)) LABEL.build_vocab(train_data) # 构建迭代器 train_iter, test_iter = torchtext.data.BucketIterator.splits( (train_data, test_data), batch_size=32, device=torch.device('cuda'), shuffle=True) ``` 在以上代码中,首先定义了两个字段 `TEXT` 和 `LABEL`,分别用于表示文本和标签。然后使用 `IMDB.splits` 方法加载数据集,并使用 `build_vocab` 方法构建词汇表。最后,使用 `BucketIterator` 构建迭代器,用于迭代数据集中的每个 batch。

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