PyTorch自定义数据集处理/dataset/DataLoader等
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了PyTorch自定义数据集处理/dataset/DataLoader等相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
问题
处理自定义数据集是应用PyTorch走向工程实际的重要前提,本文将持续更新介绍自定义数据集处理一些常见方法。
方法
加载自定义数据集并获取分类数量
from torchvision.datasets import ImageFolder
train_dataset = ImageFolder('D:\\\\data\\\\FD-dataset-challenge')
class_to_idx = train_dataset.class_to_idx
num_classes = len(class_to_idx)
print(class_to_idx) # 'fire': 0, 'no_fire': 1
print(num_classes) # 2
消除控制台不影响程序运行的警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
以上是关于PyTorch自定义数据集处理/dataset/DataLoader等的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Pytorch深度学习实战3-7:详解数据加载DataLoader与模型处理