pytorch 实现将自己的图片数据处理成可以训练的图片类型
为了使用自己的图像数据，需要仿照pytorch数据输入创建新的类，其中数据格式为numpy.ndarray。
将自己的图片保存到numpy.ndarray中，然后创建类
fromtorch.utils.dataimportDataset importnumpyasnp classDataset(Dataset): def__init__(self,path_img,path_target,transforms=None): self.train=path_img self.targets=path_target self.transforms=transforms def__len__(self): returnlen(self.train) def__getitem__(self,idx): img=self.train[idx] target=self.targets[idx] ifself.transforms: img=self.transforms(img) target=self.transforms(target) returnimg,target
使用方法和Mnist数据一样的使用方法
isbi=Dataset(imgs_train,imgs_mask_train, transforms=transform) dataload=torch.utils.data.DataLoader(isbi,batch_size=4,shuffle=True) fori,datainenumerate(dataload,1): img,label=data printimg.shape printimg.shape print10*'*'
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