PyTorch创建自己的图像分类数据集

制作个人图像分类数据集过程中，查阅资料发现几个问题，在解决的过程中总结！
个人认为这是很通俗易懂详细的过程了
制作个人分类用数据集具体步骤如下：
1、将个人收集的图片归到一个文件夹内如下图：

我个人做实验收集的文件夹data内图如下图

2、建立与图片对应的label文件（标签文件），我label中数据如下：

3、在文件夹内建立py代码文件，本实验代码如下：

import dataset
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import torch.utils.data.dataloader as DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, label_file_path):with open(label_file_path, 'r') as f:# (image_path(str), image_label(str))self.imgs = list(map(lambda line: line.strip().split(' '), f))def __getitem__(self, index):path, label = self.imgs[index]img = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])label = int(label)return img, labeldef __len__(self): #这个函数也必须要写，它返回的是数据集的长度，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分return len(self.imgs)
train_data=CustomDataset('labels.txt')
for i, item in enumerate(train_data):data, label = itemprint('data:', data)print('label:', label)

具体代码根据自己情况可以调整，初步思路如上，有啥问题批评指正，本人V，778420551，多交流谢谢。
对了在这发现一个问题即DataLoader函数无法使用，许多博客中的代码加入DataLoader，后for i, item in enumerate(train_data):报错，后取消发现不影响结果，还希望大佬告知具体原因。

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