自定义PyTorch图片数据集处理与训练教程

在PyTorch中，如果想要使用自己的图片数据进行模型训练和测试，而不是依赖torchvision提供的预处理数据集，如Fashion-MNIST，你需要经历以下几个步骤： 1. **数据准备**: - 首先，确保你已经拥有自己的图片数据集。这可能是一组标注好的图像文件和相应的标签文件，或者一个包含多个图像文件夹的数据结构。 - 由于你提到的数据是二进制格式，例如Fashion-MNIST的`train-images-idx3-ubyte`和`train-labels-idx1-ubyte`，你需要将其转换为可供PyTorch读取的格式。这通常涉及到使用像`skimage.io`这样的库来加载图像数据。 2. **数据预处理**: - 解压和组织数据，例如将二进制文件解压到特定的目录下，如`E:/fashion_mnist/`。 - 用`os`库操作文件路径，根据你的需求创建目录结构。对于Fashion-MNIST，你创建了`train.txt`文件来记录每个图像的标签。 3. **数据读取与加载**: - 使用`torchvision.datasets`中的`ImageFolder`或自定义函数（如`read_image_file`）来读取和加载图像文件，以及对应的标签文件。这里展示了如何使用`mnist.read_image_file`和`mnist.read_label_file`函数读取数据。 4. **数据集划分**: - 创建训练集和测试集，如`train_set`和`test_set`，分别包含了图像和对应的标签。你可以根据实际需求调整数据集的划分比例。 5. **数据转换**: - 自定义函数`convert_to_img(train=True)`用来将二进制数据转换为图像文件。如果是训练集，会将数据写入文件并创建一个文本文件记录标签，便于后续使用。 6. **查看数据大小**: - 使用`torch.Size`查看训练集和测试集的图像尺寸，确保它们与模型预期输入一致。 7. **模型训练**: - 将这些预处理后的数据应用于PyTorch模型的训练过程，包括定义模型架构、损失函数、优化器等，并在`train_set`上执行训练循环。 8. **模型评估**: - 在完成训练后，使用`test_set`对模型进行性能测试，评估其在新数据上的泛化能力。 使用自己的图片数据在PyTorch中进行训练和测试涉及数据获取、预处理、读取、划分和模型交互等步骤。通过上述方法，你可以将任何图片数据集与PyTorch结合起来，实现深度学习模型的训练和测试。记得根据你的具体数据特点和需求调整相应步骤。