前言

pytorch加载数据需要使用torch.utiles.data包中的的两个类：DataSet，DataLoader。（可能你在其他资料还会看到DataLoaderIter。这里我们不提及此类。）还有torchvision的transforms类和PIL的Image类。如果你对这些类都不了解，那么你在需要一边看我的博客，一边去百度哦:)

数据加载

数据加载顾名思义就是将RGB的图像数据变成可以计算的tensor。需要的步骤有：

1. 定义一个图片转tensor的转换器（transform）
2. 定义一个继承自Dataset的myDataSet类，在此类的__getitem__(self, index)中完成一张图片变成一个tensor的转换
3. 生成一个DataLoader对象，并将一个myDataSet对象传入DataLoader构造器。
4. 通过语句for batch_x,batch_y in dataLoader:... 进行数据的加载

第零步：看一下我们要加载的东西

我们看一下train_data里面都有啥子吧：

第一步：编写转换器

means = [0.485, 0.456, 0.406]
stds = [0.229, 0.224, 0.225]
size = 224

transform1 = transforms.Compose([
    transforms.Resize(size),
    transforms.CenterCrop(size),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(means, stds),
])

我们只需要知道transorm是一个转换器，以后直接使用tranform1(img)就可以将来img变成tensor了。而Compose后面的都是在定义此转换如何进行数据增强和转成tensor。比如transforms.Resize(size)也就是要把img进行resize。ToTensor表示转成Tensor。

注意：ToTensor要写在Resize这些之后，因为transform1的运行过程是从上到下依次执行的。而resize这些操作只能对img进行不能对tensor进行的。

第二步：编写myDataSet

myDataSet我们只需要编写3个函数：__init__(), __getitem__(), __len()__

下面是__init__()函数：需要在此方法中完成：self.images(待训练图片路径列表), self.labels(待训练图片标签列表)，self.transform(图片转tensor需要的转换器)的构造

def myReadFile(pth):
    '''
    :param pth:
    :return:取出train_data和train_label中的数据并返回一个列表
    '''
    files = []
    with open(pth, "r", encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            files.append(line.strip('n'))
    return files

class myDataset(Dataset):
    def __init__(self, transform):
        self.images = myReadFile("train_data.txt")
        self.labels = myReadFile("train_label.txt")
        self.transform = transform 

下面是__getitem__(self, index)：需要在此方法完成：根据index，取出对应的图片路径和标签然后转换成tensor，最后return

class myDataset(Dataset):
    def __getitem__(self, index):
        img_org = Image.open(self.images[index]).convert('RGB')  # 加载图片
        img_tensor = self.transform(img_org)  # 转成tensor
        img_tensor.requires_grad_()  # 计算数据的梯度，可以省略
        label = self.labels[index]  # 加载标签

        return img_tensor, label  # 返回

下面是__len__(self):需要完成：返回列表的长度

class myDataset(Dataset):
    def __len__(self):
        return len(self.images)

第三步：利用DataLoader加载数据了

train_data = myDataset(transform1) 
trainLoader = DataLoader(train_data, batch_size=1, shuffle=True)
for batch_x, batch_y in trainLoader:
    ....

相当于一次循环tranLoader就调用batch_size次的myDataset.__getitem()__，然后batch_x = (x1, x2, x3....)的tuple了。确诊x1，x2,x3均是一张图片转成的tensor

conclusion

终于写完了2020.06.18 :)

最后

以上就是大力小土豆为你收集整理的pytorch使用笔记（一）：加载数据前言数据加载conclusion的全部内容，希望文章能够帮你解决pytorch使用笔记（一）：加载数据前言数据加载conclusion所遇到的程序开发问题。

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