pytroch 数据集 datasets DataLoader示例

# 安装依赖包
! pip install torchvision

Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting torchvisionDownloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/f0/cb/b484ba727714926cbebe68687960da3481df5619280d17b1d5c90fb610bc/torchvision-0.11.3-cp38-cp38-win_amd64.whl (947 kB)-------------------------------------- 948.0/948.0 KB 1.7 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: numpy in c:\python38\lib\site-packages (from torchvision) (1.20.3)
Requirement already satisfied: torch==1.10.2 in c:\python38\lib\site-packages (from torchvision) (1.10.2)
Requirement already satisfied: pillow!=8.3.0,>=5.3.0 in c:\python38\lib\site-packages (from torchvision) (8.3.2)
Requirement already satisfied: typing-extensions in c:\python38\lib\site-packages (from torch==1.10.2->torchvision) (3.7.4.3)
Installing collected packages: torchvision
Successfully installed torchvision-0.11.3

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt

# pytorch自带的datasets类
training_data = datasets.FashionMNIST( # 下载FashionMNIST数据集root="data", # 存储训练/测试数据的路径train=True,  # 指定训练或测试数据集download=True, # 从互联网下载数据transform=ToTensor() # 指定特征和标签转换
)

test_data = datasets.FashionMNIST(root="data",train=False,download=True,transform=ToTensor()
)

labels_map = {  # 标签字典0: "T-Shirt",1: "Trouser",2: "Pullover",3: "Dress",4: "Coat",5: "Sandal",6: "Shirt",7: "Sneaker",8: "Bag",9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))  # 展示窗口大小
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1, )).item()img, label = training_data[sample_idx]figure.add_subplot(rows, cols, i)plt.title(labels_map[label])plt.axis("off")plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show() # 展示图片

# 创建数据集
import os
import pandas as pd
from torchvision.io import read_image# 自定义dataset类
class CustomImageDataset(Dataset):  # 创建数据集类def __init__(self,annotations_file,img_dir,transform=None,  # 转换函数target_transform=None  # 转换函数):self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)  # 标签self.img_dir = img_dir  # 图片文件夹self.transform = transform  # 数据转换self.target_transform = target_transform  # 标签转换def __len__(self):  # 数据集中的样本数return len(self.img_labels)def __getitem__(self, idx):  # 加载并返回给定索引处的数据集中的样本img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx,0])  # 图片路径image = read_image(img_path)  # 读取图片label = self.img_labels.iloc[idx, 1]  # 读取标签if self.transform:image = self.transform(image)if self.target_transform:label = self.target_transform(label)return image, label

from torch.utils.data import DataLoadertrain_dataloader = DataLoader(training_data,  # 数据集batch_size=64,  # 训练批shuffle=True  # 洗牌打乱数据集
)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")

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