环境配置及其安装：
2023最新pytorch安装（超详细版）-CSDN博客
pytorch加载数据初认识
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Dataset：创建可被Pytorch使用的数据集
提供一种方式获取数据及其label
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Dataloader：向模型传递数据
为网络提供不同的数据形式
代码实战
蚂蚁蜜蜂/练手数据集：链接: https://pan.baidu.com/s/1jZoTmoFzaTLWh4lKBHVbEA 密码: 5suq
train为训练集，val为测试集，可以看到ants里蚂蚁的图片，bees里是蜜蜂的图片
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os
class MyData(Dataset):
def __init__(self, root_dir, label_dir):
self.root_dir = root_dir
self.label_dir = label_dir
self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)
# 函数是os模块中的一个重要函数，用于获取指定目录下的所有文件和子目录。
self.image_path = os.listdir(self.path)
def __getitem__(self, idx):
img_name = self.image_path[idx]
img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir,img_name)
img = Image.open(img_item_path)
label = self.label_dir
return img, label
def __len__(self):
return len(self.image_path)
root_dir = "hymenoptera_data/train"
ants_label_dir = "ants"
bees_label_dir = "ants"
ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir)
bees_dataset = MyData(root_dir, bees_label_dir)
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset
