[人工智能]pytorch ImageFolder和DataLoader加载数据集

torchvision.datasets中包含如下数据集：

• MNIST
• COCO
• LSUN Classification
• ImageFolder
• Imagenet-12
• CIFAR-10,CIFAR-100
• STL10

MNIST

dset.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

参数说明：

• - root :?processed/training.pt?和?processed/test.pt?的主目录
• - train：True=训练集，False=测试集
• - download：True=从互联网上下载数据集，并把数据集放在root目录下，如果数据集之前下载过，将处理过的数据(mnist.py中有相关函数)放在processed文件夹下

ImageFolder

一个通用的数据加载器，数据集中的数据以以下方式组织

root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.png

root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png

dset.ImageFolder(root="root folder path", [transform, target_transform])

有以下成员变量:

• self.classes - 用一个list保存类名
• self.class_to_idx - 类名对应的索引
• self.imgs - 保存(img-path, class) tuple的list

root是根文件夹目录

torch.utils.data

At the heart of PyTorch data loading utility is the?torch.utils.data.DataLoader?class. It represents a Python iterable over a dataset, with support for

pytorch数据加载的核心是torch.utils.data.DataLoader类，它表示在一个数据集上的Python迭代。

DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
           batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
           pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
           worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2,
           persistent_workers=False)

参数说明：

• dataset：加载数据的数据集
• batch_size：每次加载多少个样本(default=1)
• shuffle：True=每个epoch将数据重新打乱(default=False)
• sampler：定义从数据集中选取数据的采样方法(default=None)
• num_workers：用于数据加载的子进程数。=0表示数据将在主进程中加载。