PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】（1）

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文章目录

• 前言
• 一、使用os和Image导入图片
• • 1.导包以及项目路径展示
  • 2.导入图片并显示
• 二、继承Dataset进行整合

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前言

p6 Dataset类代码实战

B站视频链接：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】

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一、使用os和Image导入图片 1.导包以及项目路径展示

from PIL import Image
import os

2.导入图片并显示

from PIL import Image
import os

dir_path = '../pytorch_xtd/dataset/train/ants/'  # ants图片文件夹相对路径
img_name_list = os.listdir(dir_path)  # 读取文件夹中所有图像名
img = Image.open(dir_path + img_name_list[0])  # 读取文件夹中第一个图像
img.show()  # 图像显示

二、继承Dataset进行整合

代码如下（示例）：

class MyData(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, label_dir):
        self.root_dir = root_dir  # 存储所有图像的绝对路径
        self.label_dir = label_dir  # 存储某类图像的文件名
        self.path = os.path.join(root_dir, label_dir)  # 获取某类图像的绝对路径
        self.img_name = os.listdir(self.path)  # 获取当前类所有图像的名字

    def __getitem__(self, item):
        img_item_path = os.path.join(self.path + self.img_name[item])
        img = Image.open(img_item_path)
        label = self.label_dir
        return img, label

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


root_dir = '../pytorch_xtd/dataset/train/'
label_dir = 'ants/'
ants_data = MyData(root_dir, label_dir)
img, label = ants_data[0]
img.show()