首页dataset = ImageFolder( root=r'D:\tupianshuju\erfenlei', transform=preprocess ) dataloader = torch.utils.dataset.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False)

dataset = ImageFolder( root=r'D:\tupianshuju\erfenlei', transform=preprocess ) dataloader = torch.utils.dataset.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False)

时间: 2024-03-28 14:37:20 浏览: 57

pytorch数据读取Dataloader与Dataset

数据数据收集–>img，label 数据划分–>train，valid，test（详细见：https://blog.csdn.net/wyyyyyyfff/article/details/104381429）数据读取–>dataloader–>sampler（index生成索引，样本序号），dataset（根据索引读取img，label）数据预处理–>transforms DataLoader DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。通过使用DataLoader，我们可以方便地对数据进行相关操作，比如我们可以很方便地设置batch_size，对于每一个ep

这段代码是用 PyTorch 框架中的 DataLoader 对一组图片进行批量处理和加载，其中的 ImageFolder 是一个数据集类，可以自动将一个文件夹中的图片按照文件夹名称进行分类，最终返回一个包含图片和对应标签的数据集。batch_size 参数指定每次加载的图片数量，shuffle 参数指定是否对数据进行打乱顺序。preprocess 是一个预处理函数，用于对加载的图片进行预处理（例如缩放、裁剪等操作）。

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