如何用ImageFolder 加载数据集
时间: 2023-05-25 16:05:39 浏览: 91
在PyTorch中,使用ImageFolder可以方便地加载数据集。以下是使用ImageFolder加载数据集的步骤:
1. 导入必要的模块
```python
from torchvision import transforms, datasets
```
2. 创建数据集目录
在计算机中创建一个包含所有图像的文件夹。该文件夹应该具有以下结构:
```
dataset_folder/
class_folder_1/
image_1.jpg
image_2.jpg
...
class_folder_2/
image_1.jpg
image_2.jpg
...
...
```
其中`class_folder_1`和`class_folder_2`是类别名称,`image_1.jpg`和`image_2.jpg`是图像文件。
3. 定义数据转换
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])])
```
这里定义了一个数据预处理管道,将图像缩放到224x224大小,转换为张量,并进行归一化。
4. 加载数据集
```python
dataset = datasets.ImageFolder('path/to/dataset_folder', transform=transform)
```
传递数据集目录的路径和定义的数据预处理管道,即可使用ImageFolder加载数据集。
5. 分割数据集
```python
train_set, test_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [5000, 5000])
```
如果数据集没有被分割为训练集和测试集,可以使用`random_split`函数来将数据集划分为训练集和测试集。
6. 创建数据加载器
```python
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=True)
```
使用`DataLoader`函数创建数据加载器,以便能够将数据集馈送到模型中进行训练和测试。
完整的示例代码如下:
```python
from torchvision import transforms, datasets
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])])
dataset = datasets.ImageFolder('path/to/dataset_folder', transform=transform)
train_set, test_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [5000, 5000])
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=True)
```
其中,`path/to/dataset_folder`是数据集的目录路径。此外,可以根据需要更改批处理大小、洗牌等参数。