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这篇文章主要介绍pytorch如何加载自己的图像数据集，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
之前学习深度学习算法，都是使用网上现成的数据集，而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验，用到自己的图像数据集的时候，才发现无从下手 ，相信很多新手都会遇到这样的问题。
下面代码实现了从文件夹内读取所有图片，进行归一化和标准化操作并将图片转化为tensor。最后读取第一张图片并显示。
# 数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(), # 将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
# transforms.Normalize(mean=[.5, .5, .5], std=[.5, .5, .5]) # 标准化至[-1,1]
])
#定义自己的数据集合
class FlameSet(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]
self.transforms=transform
def __getitem__(self, index):
img_path = self.imgs[index]
pil_img = Image.open(img_path)
if self.transforms:
data = self.transforms(pil_img)
else:
pil_img = np.asarray(pil_img)
data = torch.from_numpy(pil_img)
return data
def __len__(self):
return len(self.imgs)
if __name__ == '__main__':
dataSet=FlameSet('./test')
print(dataSet[0]) 
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