torchvision.datasets.ImageFolder数据加载

ImageFolder

一个通用的数据加载器,数据集中的数据以以下方式组织

 

root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.png
 
root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png

  

datasets.ImageFolder(root="root folder path", [transform, target_transform])

  

使用时要注意图片的存储格式,如上所示

用此函数进行处理的时候,会自动会图片的label命名 0,1,3... 方便接下来的loss计算

class_names = image_datasets['train'].classes 可以会获得cat、dog 等组成的列表

 

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/pythonClub/p/10429211.html

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