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pytorch數(shù)據(jù)處理:定義自己的數(shù)據(jù)集合實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)

數(shù)據(jù)處理

創(chuàng)新互聯(lián)-云計(jì)算及IDC服務(wù)提供商,涵蓋公有云、IDC機(jī)房租用、托管服務(wù)器、等保安全、私有云建設(shè)等企業(yè)級(jí)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)服務(wù),聯(lián)系熱線:18982081108

版本1

#數(shù)據(jù)處理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np

#定義自己的數(shù)據(jù)集合
class DogCat(data.Dataset):

  def __init__(self,root):
    #所有圖片的絕對(duì)路徑
    imgs=os.listdir(root)

    self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]

  def __getitem__(self, index):
    img_path=self.imgs[index]
    #dog-> 1 cat ->0
    label=1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
    pil_img=Image.open(img_path)
    array=np.asarray(pil_img)
    data=torch.from_numpy(array)
    return data,label

  def __len__(self):
    return len(self.imgs)

dataSet=DogCat('./data/dogcat')

print(dataSet[0])

文章標(biāo)題:pytorch數(shù)據(jù)處理:定義自己的數(shù)據(jù)集合實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)
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