PyTorch学习笔记-Torchvision数据集使用方法

Torchvision 官方文档 Torchvision 中的 torchvision.datasets 就是 Torchvision 提供的标准数据集，其中有以下内容：

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我们以 CIFAR 为例，该数据集包括了60000张32*32像素的图像，总共有10个类别，每个类别有6000张图像，其中有50000张图像为训练图像，10000张为测试图像。其使用说明如下图所示：

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root：数据集存放的路径。
train：如果为 True，创建的数据集就为训练集，否则创建的数据集就为测试集。
transform：使用 transforms 中的变换操作对数据集进行变换。
target_transform：对 target 进行 transform。
download：如果为 True，就会自动从网上下载这个数据集，否则就不会下载。

例如：

import torchvision

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='dataset/CIFAR10', train=True, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='dataset/CIFAR10', train=False, download=True)

print(train_set[0])  # (<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x24011FC4F40>, 6)

刚开始运行时可以看到正在从网上下载数据集，如果下载速度非常慢可以复制链接去迅雷之类的地方下载，下载好后自己创建设定的路径，将数据集放过来即可：

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然后设置断点，用 Debug 模式运行一下代码，我们来查看一下数据集的内容：

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可以看到 classes 表示图像的种类，classes_to_idx 表示将种类映射为整数，targets 表示每张图像对应的种类编号，试着输出一下第一张图的信息：

img, target = train_set[0]
print(img)  # <PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x1EEAEC32190>
print(target)  # 6
print(train_set.classes[target])  # frog
img.show()  # 图像显示为青蛙

现在展示如何使用 transform 参数，假设我们需要将数据集的图像都转换成 tensor 类型：

trans_dataset = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.ToTensor()
])

train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='dataset/CIFAR10', train=True, transform=trans_dataset, download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='dataset/CIFAR10', train=False, transform=trans_dataset, download=True)

img, target = train_set[0]
print(type(img))  # <class 'torch.Tensor'>

PyTorch学习笔记-Torchvision数据集使用方法

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