12.torchvision中的数据集使用

本文主要是介绍12.torchvision中的数据集使用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

torchvision中的数据集使用

需要学习知识：

1. 如何把数据集（多张图片）和 transforms 结合在一起。

2. 标准数据集如何下载、查看、使用。

进入pytorch官网，可以看到pytorch文档里分了不同的块，如下图，标出了常用的几个模块，后面几个不怎么常用

pytorch网站地址:https://pytorch.org/vision/0.9/

各个模块作用

（1）torchvision.datasets

如：COCO 目标检测、语义分割；MNIST 手写文字；CIFAR 物体识别

（2）torchvision.io

输入输出模块，不常用

（3）torchvision.models

提供一些比较常见的神经网络，有的已经预训练好，比较重要，后面会使用到，如分类模型、语义分割模型、目标检测、视频分类等

（4）torchvision.ops

torchvision提供的一些比较少见的特殊的操作，基本不常用

（5）torchvision.transforms

之前讲解过

（6）torchvision.utils

提供一些常用的小工具，如TensorBoard

本节主要讲解torchvision.datasets，以及它如何跟transforms联合使用

CIFAR10数据集

待会用来示例，它一般是用来进行物体识别的

1.数据集如何下载

#如何使用torchvision提供的标准数据集
import torchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True) #root使用相对路径，会在该.py所在位置创建一个叫dataset的文件夹，同时把数据保存进去。用Ctrl加P查看需要参数。
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True)

运行结果：

数据集下载过慢时：

   获得下载链接后，把下载链接放到迅雷中，会首先下载压缩文件tar.gz，之后会对该压缩文件进行解压，里面会有相应的数据集。采用迅雷下载完毕后，在PyCharm里新建directory，名字也叫dataset，再将下载好的压缩包复制进去，download依然为True，运行后，会自动解压该数据

CIFAR10在迅雷下载完解压到dataset文件夹里，得到cifar-10-batches-py

2.数据集如何查看与使用

import torchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,download=True)print(test_set[0])  # 查看测试集中的第一个数据，是一个元组：(img, target)
print(test_set.classes)  # 列表，输出['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']img, target = test_set[0]
print(img) #输出<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x25D5FD20B38>
print(target)  # 输出：3。输出为列表第几个类别。从0开始数，这里类别为cat列表第四个
print(test_set.classes[target])  # cat
img.show()

3.CIFAR10数据集 介绍

CIFAR10 数据集包含了6万张32×32像素的彩色图片，图片有10个类别，每个类别有6千张图像，其中有5万张图像为训练图片，1万张为测试图片。

如何把数据集（多张图片）和 transforms 结合在一起

CIFAR10数据集原始图片是PIL Image，如果要给pytorch使用，需要转为tensor数据类型（转成tensor后，就可以用tensorboard了）

transforms 更多地是用在 datasets 里 transform 的选项中

import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter#把dataset_transform运用到数据集中的每一张图片，都转为tensor数据类型
dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
])train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,transform=dataset_transform,download=True) #root使用相对路径，会在该.py所在位置创建一个叫dataset的文件夹，同时把数据保存进去
test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=dataset_transform,download=True)# print(test_set[0])writer = SummaryWriter("p10")
#显示测试数据集中的前10张图片
for i in range(10):img,target = test_set[i]writer.add_image("test_set",img,i)  # img已经转成了tensor类型writer.close()

运行后在 terminal 里输入

tensorboard --logdir="p10"

可以看到tensorboard中显示了测试数据集中的前10张图片

`

运行后在 terminal 里输入

tensorboard --logdir="p10"

可以看到tensorboard中显示了测试数据集中的前10张图片

[外链图片转存中…(img-3xIOAPLq-1724861342898)]

这篇关于12.torchvision中的数据集使用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---