pytorch 實現(xiàn)將自己的圖片數(shù)據(jù)處理成可以訓練的圖片類型
更新時間：2020年01月08日 15:11:29 作者：冰菓(笑)
今天小編就為大家分享一篇pytorch 實現(xiàn)將自己的圖片數(shù)據(jù)處理成可以訓練的圖片類型，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
為了使用自己的圖像數(shù)據(jù)，需要仿照pytorch數(shù)據(jù)輸入創(chuàng)建新的類，其中數(shù)據(jù)格式為numpy.ndarray。
將自己的圖片保存到numpy.ndarray中，然后創(chuàng)建類
from torch.utils.data import Dataset
import numpy as np
class Dataset(Dataset):
def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None):
self.train = path_img
self.targets = path_target
self.transforms = transforms
def __len__(self):
return len(self.train)
def __getitem__(self, idx):
img = self.train[idx]
target = self.targets[idx]
if self.transforms:
img = self.transforms(img)
target = self.transforms(target)
return img, target
使用方法和Mnist數(shù)據(jù)一樣的使用方法
isbi = Dataset(imgs_train, imgs_mask_train,
transforms=transform)
dataload=torch.utils.data.DataLoader(isbi,batch_size=4,shuffle=True)
for i, data in enumerate(dataload, 1):
img,label=data
print img.shape
print img.shape
print 10*'*'
以上這篇pytorch 實現(xiàn)將自己的圖片數(shù)據(jù)處理成可以訓練的圖片類型就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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