数据处理
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#数据处理 import os import torch from torch.utils import data from PIL import Image import numpy as np #定义自己的数据集合 class DogCat(data.Dataset): def __init__(self,root): #所有图片的绝对路径 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])
文章标题:pytorch数据处理:定义自己的数据集合实例-创新互联
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