pytorch的DataLoader使用细节

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背景: 我一开始是对数据扩增这一块有疑问, 只看到了数据变换(torchvisiom.transforms),但是没看到数据扩增, 后来搞明白了, 数据扩增在pytorch指的是torchvisiom.transforms + torch.utils.data.DataLoader+多个epoch共同作用下完成的,

数据变换共有以下内容

composed = transforms.Compose([transforms.Resize((448, 448)), #  resize
                               transforms.RandomCrop(300), # random crop
                               transforms.ToTensor(),
                               transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5],  # normalize
                                                    std=[0.5, 0.5, 0.5])])

简单的数据读取类, 进返回PIL格式的image:

class MyDataset(data.Dataset):
    
    def __init__(self, labels_file, root_dir, transform=None):
        with open(labels_file) as csvfile:
            self.labels_file = list(csv.reader(csvfile))
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        
    def __len__(self):
        return len(self.labels_file)
    
    def __getitem__(self, idx):
        im_name = os.path.join(root_dir, self.labels_file[idx][0])
        im = Image.open(im_name)
        
        if self.transform:
            im = self.transform(im)
            
        return im

下面是主程序

labels_file = "F:/test_temp/labels.csv"
root_dir = "F:/test_temp"

dataset_transform = MyDataset(labels_file, root_dir, transform=composed)
dataloader = data.DataLoader(dataset_transform, batch_size=1, shuffle=False)

"""原始数据集共3张图片, 以batch_size=1, epoch为2 展示所有图片(共6张)  """
for eopch in range(2):
    plt.figure(figsize=(6, 6)) 
    for ind, i in enumerate(dataloader):
        a = i[0, :, :, :].numpy().transpose((1, 2, 0))
        plt.subplot(1, 3, ind+1)
        plt.imshow(a)

从上述图片总可以看到, 在每个eopch阶段实际上是对原始图片重新使用了transform, , 这就造就了数据的扩增