pytorch加载自己的图像数据集

之前学习深度学习算法，都是使用网上现成的数据集，而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验，用到自己的图像数据集的时候，才发现无从下手，相信很多新手都会遇到这样的问题。
参考博文https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80877196
下面代码实现了从文件夹内读取所有图片，进行归一化和标准化操作并将图片转化为tensor。最后读取第一张图片并显示。
kmeans对自己的图像数据集聚类

# 数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),  # 将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]# transforms.Normalize(mean=[.5, .5, .5], std=[.5, .5, .5])  # 标准化至[-1,1]
])#定义自己的数据集合
class FlameSet(data.Dataset):def __init__(self,root):# 所有图片的绝对路径imgs=os.listdir(root)self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]self.transforms=transformdef __getitem__(self, index):img_path = self.imgs[index]pil_img = Image.open(img_path)if self.transforms:data = self.transforms(pil_img)else:pil_img = np.asarray(pil_img)data = torch.from_numpy(pil_img)return datadef __len__(self):return len(self.imgs)if __name__ == '__main__':dataSet=FlameSet('./test')print(dataSet[0])

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