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詳解PyTorch預(yù)定義數(shù)據(jù)集類datasets.ImageFolder使用方法_python_腳本之...
datasets.ImageFolder是PyTorch提供的一個(gè)預(yù)定義數(shù)據(jù)集類,用于處理圖像數(shù)據(jù)。它可以方便地將一組圖像加載到內(nèi)存中,并為每個(gè)圖像分配標(biāo)簽。數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和目錄結(jié)構(gòu)要使用datasets.ImageFolder,我們需要準(zhǔn)備好一個(gè)包含圖像數(shù)據(jù)的目錄,并按照以下方式進(jìn)行組織:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 root/ class1/ im
www.dbjr.com.cn/article/2819...htm 2025-5-31
Pytorch中使用ImageFolder讀取數(shù)據(jù)集時(shí)忽略特定文件_python_腳本之家
一、使用ImageFolder讀取數(shù)據(jù)集時(shí)忽略特定文件 如果事先知道需要忽略哪些文件,當(dāng)然直接從數(shù)據(jù)集里刪除就行了。但如果需要在程序運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)確認(rèn),或者篩選規(guī)則比較復(fù)雜,人工不好做,就需要讓ImageFolder在讀取時(shí)使用自定義的篩選規(guī)則。 ImageFolder有一個(gè)可選參數(shù)為is_valid_file,參數(shù)類型為可調(diào)用的函數(shù),該函數(shù)傳入一個(gè)str參...
www.dbjr.com.cn/article/2419...htm 2025-6-7
使用pytorch進(jìn)行圖像的順序讀取方法_python_腳本之家
12 dataset=dset.ImageFolder( root='./folder1', transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5), (0.5,0.5,0.5)),# bring images to (-1,1) ]) ) dataloader1=torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=opt.batchSize, shuffle=True, num_workers=opt...
www.dbjr.com.cn/article/1445...htm 2025-6-6
用Java代碼實(shí)現(xiàn)一幅春聯(lián)詳解_java_腳本之家
//設(shè)置生成文件存放文件夾 finalstaticString imageFolderPath ="/Users/sunshinezhang/Desktop/1/"; //設(shè)置背景圖 finalstaticString sourceFilePath ="/Users/sunshinezhang/Desktop/1/2.png"; //設(shè)置字體 finalstaticString fontName ="宋體"; publicstaticvoidmain(String[] args) { write(); } publicstaticv...
www.dbjr.com.cn/article/2359...htm 2025-5-20
基于python編寫一個(gè)車型識(shí)別小程序_python_腳本之家
val_dataset = ImageFolder('path/to/validation/dataset', transform=data_transforms) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False) # 模型定義 model = MobileNetV2(num_classes=10) # 假設(shè)有10個(gè)類別需要分類...
www.dbjr.com.cn/python/3029867...htm 2025-6-7
pytorch中圖像的數(shù)據(jù)格式實(shí)例_python_腳本之家
image_dataset=datasets.ImageFolder(data_dir, data_transforms) dataloader=torch.utils.data.DataLoader(image_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) 代碼中首先使用datasets模塊讀取圖像數(shù)據(jù),輸出的圖像類型為PILImage,并且圖像中的每一個(gè)數(shù)據(jù)大小范圍已經(jīng)不再是[0,255],而是[0,1]。datasets模塊下...
www.dbjr.com.cn/article/1801...htm 2025-6-1
pytorch DataLoaderj基本使用方法詳解_python_腳本之家
以ImageFolder為例,在讀入圖像的過程中一般需要先對(duì)圖片做預(yù)處理如裁剪、旋轉(zhuǎn)、縮放等等,方便后續(xù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。代碼示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 fromtorchvision.datasetsimportImageFolder fromtorchvision.transformsimporttransforms data_transforms=transforms.Compose([ ...
www.dbjr.com.cn/article/2819...htm 2025-6-7
Android仿QQ、新浪相冊(cè)的實(shí)現(xiàn)_Android_腳本之家
public void findFolderAsync(final ImageFolder folder){ new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { getFolder(context,folder); } }).start(); } //獲取所有圖片集 private ArrayList<ImageFolder> getAlbums(Context context) { ArrayList<ImageFolder> albums=new ArrayList<>(); albums.add...
www.dbjr.com.cn/article/968...htm 2025-5-30
pytorch中的dataset用法詳解_python_腳本之家
1 torchvision.datasets.ImageFolder(root="root folder path", [transform, target_transform])ImageFolder有以下成員變量:self.classes - 用一個(gè)list保存 類名 self.class_to_idx - 類名對(duì)應(yīng)的 索引 self.imgs - 保存(img-path, class) tuple的list該方法可以結(jié)合torch.utils.data.Subset使用,以根據(jù)示例索引將...
www.dbjr.com.cn/article/2347...htm 2025-6-4
Pytorch 數(shù)據(jù)加載與數(shù)據(jù)預(yù)處理方式_python_腳本之家
1. dataset torch.utils.data.Dataset類的子類,可以是torchvision.datasets.ImageFolder等內(nèi)置類,也可是繼承了torch.utils.data.Dataset的自定義類 2. batch_size 每一個(gè)batch中包含的樣本個(gè)數(shù),默認(rèn)是1 3. shuffle 一般在訓(xùn)練集中采用,默認(rèn)是false,設(shè)置為true則每一個(gè)epoch都會(huì)將訓(xùn)練樣本打亂 4. sampler 訓(xùn)練樣本...
www.dbjr.com.cn/article/1776...htm 2025-5-23