PyTorch - torchvision

所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类，即它们实现了__getitem__和__len__方法。

因此，它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader通过torch.multiprocessing使用多线程并行加载多个样本。

imagenet_data = torchvision.datasets.ImageNet('path/to/imagenet_root/')
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(imagenet_data,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=args.nThreads)

COCO

NOTE
以下要求安装COCO API。

Captions

Class
torchvision.datasets.CocoCaptions(root, annFile, transform=None, target_transform=None, transforms=None)

Example

import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms
cap = dset.CocoCaptions(root = 'dir where images are',annFile = 'json annotation file',transform=transforms.ToTensor())print('Number of samples: ', len(cap))
img, target = cap[3] # load 4th sampleprint("Image Size: ", img.size())
print(target)

Output:

Number of samples: 82783
Image Size: (3L, 427L, 640L)
[u'A plane emitting smoke stream flying over a mountain.',
u'A plane darts across a bright blue sky behind a mountain covered in snow',
u'A plane leaves a contrail above the snowy mountain top.',
u'A mountain that has a plane flying overheard in the distance.',
u'A mountain view with a plume of smoke in the background']

Detection

Class
torchvision.datasets.CocoDetection(root, annFile, transform=None, target_transform=None, transforms=None)

参数

root (string) – 图片下载到的根目录。
annFile (string) – json注释文件的路径。
transform (callable, optional) – 一种接受PIL图像并返回转换后的版本的function/transform。例如：transforms.ToTensor
target_transform (callable, optional) – 接受目标并对其进行转换的function/transform。
transforms (callable, optional) – 一种以输入样本及其目标为输入并返回转换版本的function/transform。

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