数据处理

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版本1

#数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np

#定义自己的数据集合
class DogCat(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]

  def __getitem__(self, index):
    img_path=self.imgs[index]
    #dog-> 1 cat ->0
    label=1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
    pil_img=Image.open(img_path)
    array=np.asarray(pil_img)
    data=torch.from_numpy(array)
    return data,label

  def __len__(self):
    return len(self.imgs)

dataSet=DogCat('./data/dogcat')

print(dataSet[0])

本文名称：pytorch数据处理:定义自己的数据集合实例-创新互联
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