torchvision est une boîte à outils visuelle pour PyTorch qui fournit de nombreux outils de traitement d'image.
les jeux de données utilisent l'outil ImageFolder pour obtenir des images personnalisées et générer automatiquement des étiquettes de catégorie. Tels que le recadrage, la rotation, la normalisation, la normalisation, etc.
DataLoader peut brouiller les ensembles de données , les diviser en lots, accélérer en parallèle, etc.
1. Obtenez des images et des étiquettes nommées
Utilisez torchvision.datasets dans imagefolder outils, caractéristiques:
1. Le nom du dossier est le nom de la catégorie
2. Créez automatiquement des étiquettes pour les dossiers de haut en bas, 0, 1, 2, .... Class_to_idx, les attributs imgs peuvent être affichés.
3. Renvoyez les données et l'étiquette de chaque image
à partir torchvision.datasets importation imagefolder DataSet = imagefolder ( " E: / données / dogcat_2 / train / " ) # Obtenez le chemin, le retour de toutes données figure, l' étiquette. Imprimer (dataset.class_to_idx) # nom vue de la catégorie, et l'étiquette correspondante . Imprimer (dataset.imgs) # Voir le chemin dans toutes les images, et l'étiquette correspondante
Imprimer (DataSet [0] [. 1]) # de. La figure 1 étiquette DataSet [0] [0] # données de. La figure 1
Deuxièmement,