pytorch如何准备数据集

参考链接：https://blog.csdn.net/PC1022/article/details/80440913

（1）使用torchvision.datasets.ImageFolder，不过文件夹要按照下图固定格式来创建数据集。在目录下分别建cat和dog文件夹，这就相当于做标签

（2）如果采用pytorch模块自带的数据集就可以使用torchvision.datasets

（3）参照pytorch中的源码自己写一个相对应的函数。

这个方法参考的链接：http://zhoujun.ml/2018/05/09/pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E8%B7%AF-01-mnist/

https://blog.csdn.net/zwx2445205419/article/details/79086288

https://www.cnblogs.com/denny402/p/7520063.html

数据预处理（数据增强）：

data_transform = transforms.Compose([
    transforms.Scale((224,224), 2),                           #对图像大小统一
    transforms.RandomHorizontalFlip(),                        #图像翻转
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[    #图像归一化
                             0.229, 0.224, 0.225])
         ])