python如何导入图片集_pytorch下大型数据集(大型图片)的导入方式

对于PyTorch下的大型数据集，可以使用`torchvision.datasets.ImageFolder`来导入图片集。该方法可以自动将图片按照文件夹分类，并将每个文件夹中的图片视为一个类别。具体步骤如下：

1. 首先，需要安装`torchvision`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install torchvision

2. 然后，需要准备好数据集。将所有图片放入一个文件夹中，并将不同类别的图片放入不同的子文件夹中，例如：

dataset/
    class1/
        img1.jpg
        img2.jpg
        ...
    class2/
        img1.jpg
        img2.jpg
        ...
    ...

3. 最后，使用以下代码导入数据集：

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 调整图片大小
    transforms.ToTensor(),         # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])

train_dataset = datasets.ImageFolder('dataset/train/', transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder('dataset/test/', transform=transform)

其中，`transform`参数指定了对图片进行的预处理操作，可以根据需要进行修改。`ImageFolder`会自动将`dataset/train/`和`dataset/test/`文件夹中的图片导入，并按照文件夹名称分类。最后，我们可以通过`train_dataset`和`test_dataset`来访问训练集和测试集。