如何在 python 中加载图像数据集答案

【问题标题】：How to load your image dataset in python如何在 python 中加载图像数据集
【发布时间】：2020-09-07 18:27:11
【问题描述】：

我有一个文件夹（在我的 Windows 桌面上），其中包含我想用来构建我的深度学习分类器的图像。我还有一个 .csv 文件，其中包含图像编号（例如 img_1035）和相应的类标签。 如何将带有标签的数据集加载到 python/jupyter 笔记本中？ 这是 kaggle (https://www.kaggle.com/debdoot/bdrw) 上数据集的链接。

我更愿意使用 PyTorch 来执行此操作，但任何其他方式也将受到高度赞赏。

【问题讨论】：

你应该看看如何在 pytorch 中构建一个自定义的 Dataset。应该相当容易。

标签： python image-processing deep-learning computer-vision pytorch

【解决方案1】：

幸运的是，PyTorch 有一个方便的 "ImageFolder" class，您可以扩展它来创建自己的数据集。

以下是使用 ImageFolder 的数据集示例：

class MyDataset(torchvision.datasets.ImageFolder):

def __init__(self, train_folder_path='.', transform=None, target_transform=None):
    super().__init__(train_folder_path, transform, target_transform)

# [ Some functions omitted ]

然后您使用 PyTorch 的“DataLoader”加载您的集合。下面是一个训练集的例子：

training_set = MyDataset(root_path, transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(training_set, batch_size=batch_size, shuffle=True)

使用 train loader，您可以从数据集中获取批次。然后您可以使用这些批次来训练/验证等：

batch = next(iter(train_loader))
images, labels = batch

培训是一个相当复杂的过程，所以我不完全确定您想在这里潜水多深。我希望这是朝着正确方向的推动。

【讨论】：