五、pytorch加载数据初认识

一、读取数据的两个类

1、Dataset

1.1功能

（1）获取每一个数据及其lable值（标签）

（2）返回一共有多少个数据。神经网络是根据数据的多少确定要迭代多少次才能迭代完。

1.2下载数据集

         链接：https://pan.baidu.com/s/1R5mBwBo-AGydrwZX0EDbCA
         提取码：tkrp

数据集分为训练数据集train和验证数据集val

数据集的三种组织形式：

（1）hymenoptera_data文件夹中，train数据集分为ants（蚂蚁）和bees（蜜蜂）两个，其文件夹名称就是两个分别的标签名称

（2）练手数据集中，train分为ants_images和ants_lable,bees_image和bees_lable，用另一个文件夹*_lab存放标签，每个图片的.txt标签中存放的是对应图片文字的坐标信息和文字本身。

（3）直接用lable命名图片

1.3 使用Dataset类

（1）pycharm中加载Dataset类：from torch.utils.data import Dataset(在torch工具箱内，常用的工具区utils,其中关于数据的data区中import Dataset)

（2）查看Dataset类的使用方法：Jupyter中加载Dataset,使用help(Dataset)/Dataset??命令即可查看（运行命令可用shift+回车）

大致意思：Dataset是一个抽象类，所有的数据集（表示一个键到其数据样本的地图数据集）都要集成这个类，所有的子类都要重写__getitem__方法（获得每个数据及其对应的lable）。同时也可以选择去重写__len__类（长度类）

2、Dataloader

为后面的网络提供不同的数据形式。（将dataset中获取的数据进行相应的打包，以便为后面的网络服务）