【土堆 pytorch实战】P14-15数据集的使用

P14 torchvision数据集的使用

CIFAR10数据集介绍
https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images per class. There are 50000 training images and 10000 test images.

import torchvision
train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True)

print(test_set[0])  #3 是指target
print(test_set.classes)
img,target=test_set[0]  #测试集中的第一个数据
print(img)
print(target)  #显示类别class
img.show()  #展示图片

• 转成tensor使用tensorboard查看图片

import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset_transform=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])  #转成tensor 使用tensorboard查看

train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,transform=dataset_transform,download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=dataset_transform,download=True)

# print(test_set[0])  #3 是指target
# print(test_set.classes)
# img,target=test_set[0]  #测试集中的第一个数据
# print(img)
# print(target)  #显示类别class
# img.show()  #展示图片
print(test_set[0])
writer=SummaryWriter("P10")
for i in range(10):  #查看前十张图片
    img,target=test_set[i]
    writer.add_image("test_set",img,i)
writer.close()

P15 dataloader的使用

dataloader取数据的方式（打包，随机…）

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader

test_data=torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader=DataLoader(test_data,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False) #num_workers进程数 drop_last最后不够分batch时是否舍弃 shuffle是否洗牌

img,target=test_data[0] #测试集中的第一张图片及target
print(img.shape)
print(target)

for data in test_loader:
    imgs,targets=data
    print(imgs.shape)
    print(targets)

使用tensorboard查看

writer=SummaryWriter("dataloader")
step=0
for data in test_loader:
    imgs,targets=data
    writer.add_images("test_data",imgs,step)
    step=step+1
    # print(imgs.shape)
    # print(targets)
writer.close()