写一个用dataset导入图片集并遍历图片的方法
时间: 2023-05-24 21:03:43 浏览: 188
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您可以使用PyTorch中的torchvision.datasets.ImageFolder工具来导入图片集,并使用Dataset和DataLoader来遍历图片。以下是一个示例代码:
```python
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 数据预处理,将图像缩放至256x256,中心裁剪至224x224,并将像素值标准化至[0, 1]
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载图片集
dataset = datasets.ImageFolder('path/to/folder', transform=transform)
# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)
# 遍历图片
for images, labels in dataloader:
# images为大小为[batch_size, 3, 224, 224]的张量,labels为大小为[batch_size]的张量
# 可以在此处添加您的代码,对images和labels进行处理
pass
```
在上面的代码中,'path/to/folder'需要被替换为您实际的图片文件夹路径。transform参数指定了如何对输入的图片进行预处理,包括缩放、中心裁剪和标准化。接着,使用ImageFolder工具将处理好的数据集加载进来,并使用DataLoader来封装数据。在遍历数据时,每次输出的images和labels为一批次的数据,您可以添加您的代码来对这些数据进行处理。