pytorch 实现将自己的图片数据处理成可以训练的图片类型

Python  /  管理员 发布于 5年前   336

为了使用自己的图像数据，需要仿照pytorch数据输入创建新的类，其中数据格式为numpy.ndarray。

将自己的图片保存到numpy.ndarray中，然后创建类

from torch.utils.data import Datasetimport numpy as np  class Dataset(Dataset):  def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None):    self.train = path_img    self.targets = path_target    self.transforms = transforms   def __len__(self):    return len(self.train)   def __getitem__(self, idx):    img = self.train[idx]    target = self.targets[idx]     if self.transforms:      img = self.transforms(img)      target = self.transforms(target)     return img, target

使用方法和Mnist数据一样的使用方法

isbi = Dataset(imgs_train, imgs_mask_train,transforms=transform)dataload=torch.utils.data.DataLoader(isbi,batch_size=4,shuffle=True)for i, data in enumerate(dataload, 1):  img,label=data  print img.shape  print img.shape  print 10*'*'

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