PyTorch的dataloader制作自界说数据集

PyTorch的dataloader是用于读取训练数据的工具，它可以自动将数据分割成小batch，并在训练过程中举行数据预处理。以下是制作PyTorch的dataloader的简朴步调：

• 导入必要的库
  

1. import torch
2. from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

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• 界说数据集类 需要自界说一个继承自torch.utils.data.Dataset的类，在该类中实现__len__和__getitem__方法。
  

1. class MyDataset(Dataset):
2.     def __init__(self, data):
3.         self.data = data
4.     
5.     def __len__(self):
6.         return len(self.data)
7.     
8.     def __getitem__(self, index):
9.         # 返回第index个数据样本
10.         return self.data[index]

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• 创建数据集实例
  

1. data = [1, 2, 3, 4, 5]
2. dataset = MyDataset(data)

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• 创建dataloader实例
  

使用torch.utils.data.DataLoader创建dataloader实例，可以设置batch_size、shuffle等参数。

1. dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

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• 使用dataloader读取数据
  

1. for batch in dataloader:
2.     # batch为一个batch的数据，可以直接用于训练
3.     print(batch)

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以上是制作PyTorch的dataloader的简朴步调，根据实际需求可以举行更复杂的操作，如数据增强、并行读取等。
5.已经分类的文件生成标注文件
假设你已经将全部的图片按照种别分别放到了十个文件夹中，可以使用以下代码生成标注文件：

1. import os
2. # 定义图片所在的文件夹路径和标注文件的路径
3. img_dir = '/path/to/image/directory'
4. ann_file = '/path/to/annotation/file.txt'
5. # 遍历每个类别文件夹中的图片，将标注信息写入到标注文件中
6. with open(ann_file, 'w') as f:
7.     for class_id in range(1, 11):
8.         class_dir = os.path.join(img_dir, 'class{}'.format(class_id))
9.         for filename in os.listdir(class_dir):
10.             if filename.endswith('.jpg'):
11.                 # 写入图片的文件名和类别
12.                 f.write('{} {}\n'.format(filename, class_id))

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