為了使用自己的圖像數據，需要仿照pytorch數據輸入創建新的類，其中數據格式為numpy.ndarray。
將自己的圖片保存到numpy.ndarray中，然后創建類
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from torch.utils.data import Datasetimport 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數據一樣的使用方法
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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 實現將自己的圖片數據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容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/a362682954/article/details/81223747
