在 pytorch 中创建数据集时如何关闭某些类？答案

【问题标题】：How can I dismiss some classes when creating dataset in pytorch?在 pytorch 中创建数据集时如何关闭某些类？
【发布时间】：2020-04-05 04:26:24
【问题描述】：

这是我第一次使用 PyTorch。我将存储库克隆到 google colab。我想关闭存储库中的一些类（图像文件夹）（比如说文件夹 cat）。我怎样才能做到这一点？我不想简单地从目录中删除该类。

dataaddress = 'blah/blah' # address where all the classes resides
train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(dataaddress, transform=train_transform)
test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(dataaddress, transform=eval_transform)

train_indexes = [idx for idx in range(len(train_dataset)) if idx % 5] 
test_indexes = [idx for idx in range(len(test_dataset)) if not idx % 5]


train_dataset = Subset(train_dataset, train_indexes)
test_dataset = Subset(test_dataset, test_indexes)

【问题讨论】：

您找到解决方案了吗？
@krivar 我贴出来了

标签： python google-colaboratory torch

【解决方案1】：

这里是示例代码

filep= os.path.join(root, splitp)

with open(filep, 'r') as splitfile:
  for line in splitfile:
    textlabel=line.split('/')[0].rstrip()
    if textlabel != 'BACKGROUND_Google':
      self.labels.append(textlabel)
      self.labels_idx.append(class_to_idx[textlabel])
      self.images.append(pil_loader(os.path.join(root, line.rstrip())))

【讨论】：

您能解释一下这段代码的作用以及它是如何解决问题的吗？
所以在根目录下有两个文本文件“train.txt”和“test.txt”，用于拆分数据，结构如下：accordion/image_0001.jpg planes/image_0150 .jpg上面的“filep”是这些文件的路径，“splitp”是一个参数，取值为“train”或“test”。休息正在读取这些文件并丢弃“BACKGROUND_Google”
如果您在答案本身中包含可以正确格式化代码等的解释，将会更有帮助。