mxnet怎么生成自己的训练集

MXNet支持读取多种格式的数据集，包括MXNet RecordIO格式、ImageFolder格式、CSV格式等。因此，你可以按照下面的步骤生成自己的训练集：

1. 收集并准备数据集：收集你想要训练的图像数据集，并将其存储在一个文件夹中。确保每个类别的图像都存储在一个单独的文件夹中。

2. 将图像转换为MXNet RecordIO格式：MXNet RecordIO是一种高效的二进制文件格式，可用于存储大量的图像数据。你可以使用MXNet提供的`im2rec.py`脚本将图像转换为MXNet RecordIO格式。例如，以下命令将将`/path/to/images`目录中的所有图像转换为RecordIO格式：

   python im2rec.py /path/to/images /output/path --recursive --resize 256

这将生成两个文件：`train.rec`和`train.idx`，它们是MXNet RecordIO格式的训练集文件和索引文件。

3. 创建数据迭代器：使用MXNet的`ImageRecordDataset`和`DataLoader`类可以方便地创建数据迭代器。例如，以下代码演示了如何创建一个数据迭代器：

   from mxnet.gluon.data.vision import ImageRecordDataset
   from mxnet.gluon.data import DataLoader

   train_dataset = ImageRecordDataset('/output/path/train.rec')
   train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

这将创建一个每次返回32个图像的数据迭代器，用于训练模型。

现在，你已经成功地生成了自己的训练集，并准备好开始训练模型了。