pytorch制作数据集

在数据的存储方式是同一个类的图片都放在同一个文件夹，且该文件夹被命名为该类标签的名称时，在该种前提下制作数据集。
所用的是继承pytorch中Dataset类，并重写该类中的init函数和getitem函数。代码如下：

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import osclass MyData(Dataset):# 类的初始化，用于输入存放图片的根目录文件夹和存放图片的文件夹（此例中存放图片的文件夹名即为文件夹中所有图片的类型），给自身属性赋值def __init__(self, root_dir, label_dir):# 将传入的根目录文件夹和该文件夹下标签文件夹的路径名赋值给类中自身的属性self.root_dir = root_dirself.label_dir = label_dir# 将上述两个路径合并，形成真正的存放图片的文件夹self.path = os.path.join(root_dir, label_dir)# 将存放图片的文件夹下所有的文件名输出到一个数组中self.img_path = os.listdir(self.path)# 主要调用函数，用于输出idx序号下的图片和其标签值def __getitem__(self, idx):img_name = self.img_path[idx]img_item_path = os.path.join(self.path, img_name)img = Image.open(img_item_path)label = self.label_dirreturn img, labeldef __len__(self):return len(self.img_path)main_root_dir = "dataset/train"
ants_train_dir = "ants"
bees_train_dir = "bees"
ants_dataset = MyData(main_root_dir, ants_train_dir)
bees_dataset = MyData(main_root_dir, bees_train_dir)
# 将两个不同数据集合在一起
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset
#例如想要访问数据集中第一个数据
img label = train_dataset[0]
img.show()

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