学习Pytorch导入本地下载的数据集以CIFAR-10为例

以此：PYTORCH 官方教程中文版 (1.9+CU10.2)中的代码（本文简称官方教程）  为例

开发环境：淘宝搜深度学习 pytorch环境配置20元搞定  （淘宝不愧最强外挂）

我们将使用CIFAR10数据集。它有以下类别： " 飞机 "、"汽车" 、 " 鸟 " 、 " 猫 " 、 " 鹿 " 、 " 狗 " 、 " 蛙 " 、 " 马 " 、 " 船 " 、 " 卡车 " 。 CIFAR-10 中的图像大小为 3x32x32 ，即尺寸为32x32 像素的 3 通道彩色图像。

      一   首先下载数据集到 自己定义 的文件路径下（建议 全英文路径）

例如：E:\BaiduNetdiskDownload    // 直接用百度网盘的文件下载路径会方便很多

 

 

        二.复制粘贴官方代码到自己的Vscode中的新建文件中（来自官方教程P44）

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
batch_size = 4
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='E:/BaiduNetdiskDownload', train=True,   #root指向下载的数据集所指定的文件夹就好
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='E:/BaiduNetdiskDownload', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

三.修改文件的 几个重要参数

 

ctrl+点击   CIFAR10 软件会自动打开   cifar.py文件

到第33行左右修改信息

 修改url和filename两项为数据集路径（一定按照数据集中的格式去写）

url为所下载的数据集所在路径加 file:///（最后要加上数据集全称）

filename 改为数据集全称

修改主程序

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='E:/BaiduNetdiskDownload',

此处root改为指定文件夹名即可，不需要加file：///以及结尾的文件全称

四.修改完两个文件的三处地方之后，会显示文件已经存在表示导入成功！！！！

 可以再次基础上继续学习其余的代码了！！！！！！

数据集链接 亲测可用（侵删）

链接：https://pan.baidu.com/s/1Tg1hOY8XqUL2Na5jwyP4WQ
提取码：wgvx

官方教程链接（侵删）

链接：https://pan.baidu.com/s/1Bh9fQ9c4GLUe1NCSToc7VQ?pwd=9999 
提取码：9999 
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