如何使用 torch Dataloader 获取具有相同类的图片？答案

【问题标题】：How can I use torch Dataloader to get Picture having same class?如何使用 torch Dataloader 获取具有相同类的图片？
【发布时间】：2021-05-08 08:08:49
【问题描述】：

在我的数据集中，有 6 个类，每个类有 23 张图片
我用torchvision.dataset 制作了ImageFolder，效果很好。

dataset = vision_dataset.ImageFolder(root = DATA_ROOT,
                                     transform = vision_trans.Compose([
                                                    vision_trans.Resize(256),
                                                    vision_trans.CenterCrop(256),
                                                    vision_trans.ToTensor()
                                     ]))

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = dataset, batch_size = SHOT_K,
                                         shuffle = False, num_workers = 2, )

但我想获得具有相同类别的批量图像。

...
tensor([2, 2, 2, 2, 2])
tensor([2, 2])
tensor([3, 3, 3, 3, 3])
...

这就是我想要的标签（批量数据的类）形式
但实际上 DataLoader 会这样工作

...
tensor([2, 2, 2, 2, 2])
tensor([2, 2, 3, 3, 3])
tensor([3, 3, 3, 3, 3])
...

如何获取每个标签的批次数据？

【问题讨论】：

标签： python pytorch torch torchvision pytorch-dataloader

【解决方案1】：

ImageFolder 无法方便地做到这一点。您应该为每个类创建一个数据集，并从您需要的数据集中加载批次。

更具体地说，假设您的文件夹结构是ImageFolder 所要求的，您需要创建一个小型数据集类：

class ImageSubFolder(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, root_dir, label):
        # Path toward the label-sorted subfolders of your dataset
        # Assuming images are named smthg like /path/to/label/xxxx.npy
        self._path = root_dir + label+ "{:04d}"

    def __len__(self):
        return count_files_in_directory(self._path)

    def __getitem__(self, index):
        return (np.load(self._path.format(index), label)

这只是为了展示类的逻辑，我相信你还有一些功能需要实现（你可以关注this tutorial）。 “其余要实现的功能留给读者作为练习”。无论如何，对于这个类，您只需要创建它的 6 个实例（每个类一个）：

loaders = {}
for label in ("dog", "cat", "plane", "tree", "mug", "car"):
    dataset = SubFolderDataset(DATA_ROOT, label)
    loaders[label] = torch.utils.data.DataLoader(dataset = dataset, batch_size = SHOT_K,shuffle = False, num_workers = 2, )

现在你有一个包含数据加载器的字典，它只加载给定类的样本。

【讨论】：