pytorch之ImageFolder使用詳解
pytorch之ImageFolder
torchvision已經(jīng)預先實現(xiàn)了常用的Dataset，包括前面使用過的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等數(shù)據(jù)集，可通過諸如torchvision.datasets.CIFAR10來調(diào)用。在這里介紹一個會經(jīng)常使用到的Dataset——ImageFolder。
ImageFolder假設所有的文件按文件夾保存，每個文件夾下存儲同一個類別的圖片，文件夾名為類名，其構(gòu)造函數(shù)如下：
ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)
它主要有四個參數(shù)：
root：在root指定的路徑下尋找圖片
transform：對PIL Image進行的轉(zhuǎn)換操作，transform的輸入是使用loader讀取圖片的返回對象
target_transform：對label的轉(zhuǎn)換
loader：給定路徑后如何讀取圖片，默認讀取為RGB格式的PIL Image對象
label是按照文件夾名順序排序后存成字典，即{類名:類序號(從0開始)}，一般來說最好直接將文件夾命名為從0開始的數(shù)字，這樣會和ImageFolder實際的label一致，如果不是這種命名規(guī)范，建議看看self.class_to_idx屬性以了解label和文件夾名的映射關(guān)系。
圖片結(jié)構(gòu)如下所示：
from torchvision import transforms as T
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.datasets import ImageFolder
dataset = ImageFolder('data/dogcat_2/')
# cat文件夾的圖片對應label 0，dog對應1
print(dataset.class_to_idx)
# 所有圖片的路徑和對應的label
print(dataset.imgs)
# 沒有任何的transform，所以返回的還是PIL Image對象
#print(dataset[0][1])# 第一維是第幾張圖，第二維為1返回label
#print(dataset[0][0]) # 為0返回圖片數(shù)據(jù)
plt.imshow(dataset[0][0])
plt.axis('off')
plt.show()
加上transform
normalize = T.Normalize(mean=[0.4, 0.4, 0.4], std=[0.2, 0.2, 0.2])
transform = T.Compose([
T.RandomResizedCrop(224),
T.RandomHorizontalFlip(),
T.ToTensor(),
normalize,
])
dataset = ImageFolder('data1/dogcat_2/', transform=transform)
# 深度學習中圖片數(shù)據(jù)一般保存成CxHxW，即通道數(shù)x圖片高x圖片寬
#print(dataset[0][0].size())
to_img = T.ToPILImage()
# 0.2和0.4是標準差和均值的近似
a=to_img(dataset[0][0]*0.2+0.4)
plt.imshow(a)
plt.axis('off')
plt.show()
以上這篇pytorch之ImageFolder使用詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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