本文小编为大家详细介绍“pytorch怎么加载自己的图片数据集”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“pytorch怎么加载自己的图片数据集”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。
1.ImageFolder 适合于分类数据集,并且每一个类别的图片在同一个文件夹, ImageFolder加载的数据集, 训练数据为文件件下的图片, 训练标签是对应的文件夹, 每个文件夹为一个类别
导入ImageFolder()包 from torchvision.datasets import ImageFolder
在Flower_Orig_dataset文件夹下有flower_orig 和 sunflower这两个文件夹, 这两个文件夹下放着同一个类别的图片。 使用 ImageFolder 加载的图片, 就会返回图片信息和对应的label信息, 但是label信息是根据文件夹给出的, 如flower_orig就是标签0, sunflower就是标签1。
1. 导入包和设置transform
import torch from torchvision import transforms, datasets import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), # 将图片短边缩放至256,长宽比保持不变: transforms.CenterCrop(224), #将图片从中心切剪成3*224*224大小的图片 transforms.ToTensor() #把图片进行归一化,并把数据转换成Tensor类型 ])
2.加载数据集: 将分类图片的父目录作为路径传递给ImageFolder(), 并传入transform。这样就有了要加载的数据集, 之后就可以使用DataLoader加载数据, 并构建网络训练。
path = r'D:\数据集\Flower_Orig_dataset' data_train = datasets.ImageFolder(path, transform=transforms) data_loader = DataLoader(data_train, batch_size=64, shuffle=True) for i, data in enumerate(data_loader): images, labels = data print(images.shape) print(labels.shape) break
具体步骤:
1. 首先要有一个txt文件, 这个文件格式是: 图片路径 标签. 这样的格式, 所以使用os库, 遍历自己的图片名, 并把标签和图片路径写入txt文件。
2. 有了这个txt文件, 我们就可以在类里面构造我们的数据集.
2.1 把图片路径和图片标签分割开, 有两个列表, 一个列表是图片路径名, 一个列表是标签号, 有一点就是第 i 个图片列表和 第 i 个标签是对应的
3. 重写__len__方法 和 __getitem__方法
3.1 getitem方法中, 获得对应的图片路径,并用PIL库读取文件把图片transfrom后, 在getitem函数中返回读取的图片和标签即可
4.就可以构建数据集实例和加载数据集.
定义一个用来生成[ 图片路径 标签] 这样的txt文件函数
def make_txt(root, file_name, label): path = os.path.join(root, file_name) data = os.listdir(path) f = open(path+'\\'+'f.txt', 'w') for line in data: f.write(line+' '+str(label)+'\n') f.close() #调用函数生成两个文件夹下的txt文件 make_txt(path, file_name='flower_orig', label=0) make_txt(path, file_name='sunflower', label=1)
将连个txt文件合并成一个txt文件,表示数据集所有的图片和标签
def link_txt(file1, file2): txt_list = [] path = r'D:\数据集\Flower_Orig_dataset\data.txt' f = open(path, 'a') f1 = open(file1, 'r') data1 = f1.readlines() for line in data1: txt_list.append(line) f2 = open(file2, 'r') data2 = f2.readlines() for line in data2: txt_list.append(line) for line in txt_list: f.write(line) f.close() f1.close() f2.close() #调用函数, 将两个文件夹下的txt文件合并 file1 = r'D:\数据集\Flower_Orig_dataset\flower_orig\f.txt' file2 = r'D:\数据集\Flower_Orig_dataset\sunflower\f.txt' link_txt(file1=file1, file2=file2)
现在我们已经有了我们制作数据集所需要的txt文件, 接下来要做的即使继承Dataset类, 来构建自己的数据集 , 别忘了前面说的 构建数据集步骤, 在__getitem__函数中, 需要拿到图片路径和标签, 并且用PIL库方法读取图片,对图片进行transform转换后,返回图片信息和标签信息
我们读取图片的根目录, 在根目录下有所有图片的txt文件, 拿到txt文件后, 先读取txt文件, 之后遍历txt文件中的每一行, 首先去除掉尾部的换行符, 在以空格切分,前半部分是图片名称, 后半部分是图片标签, 当图片名称和根目录结合,就得到了我们的图片路径 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, img_path, transform=None): super(MyDataset, self).__init__() self.root = img_path self.txt_root = self.root + 'data.txt' f = open(self.txt_root, 'r') data = f.readlines() imgs = [] labels = [] for line in data: line = line.rstrip() word = line.split() imgs.append(os.path.join(self.root, word[1], word[0])) labels.append(word[1]) self.img = imgs self.label = labels self.transform = transform def __len__(self): return len(self.label) def __getitem__(self, item): img = self.img[item] label = self.label[item] img = Image.open(img).convert('RGB') #此时img是PIL.Image类型 label是str类型 if transforms is not None: img = self.transform(img) label = np.array(label).astype(np.int64) label = torch.from_numpy(label) return img, label
加载我们的数据集:
path = r'D:\数据集\Flower_Orig_dataset' dataset = MyDataset(path, transform=transform) data_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=64, shuffle=True)
接下来我们就可以构建我们的网络架构:
class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3,16,3) self.maxpool = nn.MaxPool2d(2,2) self.conv2 = nn.Conv2d(16,5,3) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(55*55*5, 1200) self.fc2 = nn.Linear(1200,64) self.fc3 = nn.Linear(64,2) def forward(self,x): x = self.maxpool(self.relu(self.conv1(x))) #113 x = self.maxpool(self.relu(self.conv2(x))) #55 x = x.view(-1, self.num_flat_features(x)) x = self.relu(self.fc1(x)) x = self.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x def num_flat_features(self, x): size = x.size()[1:] num_features = 1 for s in size: num_features *= s return num_features
训练我们的网络:
model = Net() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) epochs = 10 for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(data_loader): images, label = data out = model(images) loss = criterion(out, label) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if(i+1)%10 == 0: print('[%d %5d] loss: %.3f'%(epoch+1, i+1, running_loss/100)) running_loss = 0.0 print('finished train')
保存网络模型(这里不止是保存参数,还保存了网络结构)
#保存模型 torch.save(net, 'model_name.pth') #保存的是模型, 不止是w和b权重值 # 读取模型 model = torch.load('model_name.pth')
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