这篇文章主要介绍pytorch如何加载自己的图像数据集，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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。

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。

# 数据处理import osimport torchfrom torch.utils import datafrom PIL import Imageimport numpy as npfrom 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=transform def __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 data def __len__(self): return len(self.imgs)if __name__ == '__main__': dataSet=FlameSet('./test') print(dataSet[0])

显示结果：

补充知识：使用Pytorch进行读取本地的MINIST数据集并进行装载

pytorch中的torchvision.datasets中自带MINIST数据集，可直接调用模块进行获取，也可以进行自定义自己的Dataset类进行读取本地数据和初始化数据。

1. 直接使用pytorch自带的MNIST进行下载:

缺点: 下载速度较慢，而且如果中途下载失败一般得是重新进行执行代码进行下载:

# # 训练数据和测试数据的下载# 训练数据和测试数据的下载trainDataset = torchvision.datasets.MNIST( # torchvision可以实现数据集的训练集和测试集的下载 root="./data", # 下载数据，并且存放在data文件夹中 train=True, # train用于指定在数据集下载完成后需要载入哪部分数据，如果设置为True，则说明载入的是该数据集的训练集部分；如果设置为False，则说明载入的是该数据集的测试集部分。 transform=transforms.ToTensor(), # 数据的标准化等操作都在transforms中，此处是转换 download=True # 瞎子啊过程中如果中断，或者下载完成之后再次运行，则会出现报错)testDataset = torchvision.datasets.MNIST( root="./data", train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

2. 自定义dataset类进行数据的读取以及初始化。

其中自己下载的MINIST数据集的内容如下:

自己定义的dataset类需要继承: Dataset

需要实现必要的魔法方法:

__init__魔法方法里面进行读取数据文件

__getitem__魔法方法进行支持下标访问

__len__魔法方法返回自定义数据集的大小，方便后期遍历

示例如下:

class DealDataset(Dataset): """ 读取数据、初始化数据 """ def __init__(self, folder, data_name, label_name,transform=None): (train_set, train_labels) = load_minist_data.load_data(folder, data_name, label_name) # 其实也可以直接使用torch.load(),读取之后的结果为torch.Tensor形式 self.train_set = train_set self.train_labels = train_labels self.transform = transform def __getitem__(self, index): img, target = self.train_set[index], int(self.train_labels[index]) if self.transform is not None: img = self.transform(img) return img, target def __len__(self): return len(self.train_set)

其中load_minist_data.load_data也是我们自己写的读取数据文件的函数，即放在了load_minist_data.py中的load_data函数中。具体实现如下:

def load_data(data_folder, data_name, label_name): """ data_folder: 文件目录 data_name： 数据文件名 label_name：标签数据文件名 """ with gzip.open(os.path.join(data_folder,label_name), 'rb') as lbpath: # rb表示的是读取二进制数据 y_train = np.frombuffer(lbpath.read(), np.uint8, offset=8) with gzip.open(os.path.join(data_folder,data_name), 'rb') as imgpath: x_train = np.frombuffer( imgpath.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(y_train), 28, 28) return (x_train, y_train)

编写完自定义的dataset就可以进行实例化该类并装载数据:

# 实例化这个类，然后我们就得到了Dataset类型的数据，记下来就将这个类传给DataLoader，就可以了。trainDataset = DealDataset('MNIST_data/', "train-images-idx3-ubyte.gz","train-labels-idx1-ubyte.gz",transform=transforms.ToTensor())testDataset = DealDataset('MNIST_data/', "t10k-images-idx3-ubyte.gz","t10k-labels-idx1-ubyte.gz",transform=transforms.ToTensor())# 训练数据和测试数据的装载train_loader = dataloader.DataLoader( dataset=trainDataset, batch_size=100, # 一个批次可以认为是一个包，每个包中含有100张图片 shuffle=False,)test_loader = dataloader.DataLoader( dataset=testDataset, batch_size=100, shuffle=False,)

构建简单的神经网络并进行训练和测试:

class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self, input_num, hidden_num, output_num): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_num, hidden_num) self.fc2 = nn.Linear(hidden_num, output_num) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) y = self.fc2(x) return y# 参数初始化epoches = 5lr = 0.001input_num = 784hidden_num = 500output_num = 10device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 产生训练模型对象以及定义损失函数和优化函数model = NeuralNet(input_num, hidden_num, output_num)model.to(device)criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 使用交叉熵作为损失函数optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)# 开始循环训练for epoch in range(epoches): # 一个epoch可以认为是一次训练循环 for i, data in enumerate(train_loader): (images, labels) = data images = images.reshape(-1, 28*28).to(device) labels = labels.to(device) output = model(images) # 经过模型对象就产生了输出 loss = criterion(output, labels.long()) # 传入的参数: 输出值(预测值), 实际值(标签) optimizer.zero_grad() # 梯度清零 loss.backward() optimizer.step() if (i+1) % 100 == 0: # i表示样本的编号 print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch + 1, epoches, loss.item())) # {}里面是后面需要传入的变量 # loss.item# 开始测试with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: images = images.reshape(-1, 28*28).to(device) # 此处的-1一般是指自动匹配的意思, 即不知道有多少行，但是确定了列数为28 * 28 # 其实由于此处28 * 28本身就已经等于了原tensor的大小，所以，行数也就确定了，为1 labels = labels.to(device) output = model(images) _, predicted = torch.max(output, 1) total += labels.size(0) # 此处的size()类似numpy的shape: np.shape(train_images)[0] correct += (predicted == labels).sum().item() print("The accuracy of total {} images: {}%".format(total, 100 * correct/total))

以上是pytorch如何加载自己的图像数据集的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！