数据处理
版本1
#数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np
#定义自己的数据集合
class DogCat(data.Dataset):
def __init__(self,root):
#所有图片的绝对路径
imgs=os.listdir(root)
self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]
def __getitem__(self, index):
img_path=self.imgs[index]
#dog-> 1 cat ->0
label=1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
pil_img=Image.open(img_path)
array=np.asarray(pil_img)
data=torch.from_numpy(array)
return data,label
def __len__(self):
return len(self.imgs)
dataSet=DogCat('./data/dogcat')
print(dataSet[0])
输出：
( ( 0 ,.,.) = 215 203 191 206 194 182 211 199 187 ⋮ 200 191 186 201 192 187 201 192 187 ( 1 ,.,.) = 215 203 191 208 196 184 213 201 189 ⋮ 198 189 184 200 191 186 201 192 187 ( 2 ,.,.) = 215 201 188 209 195 182 214 200 187 ⋮ 200 191 186 202 193 188 204 195 190 … (399,.,.) = 72 90 32 88 106 48 38 56 0 ⋮ 158 161 106 87 85 36 105 98 52 [torch.ByteTensor of size 400x300x3] , 1)
上面的数据处理有下面的问题：
1.返回的样本的形状大小不一致，每一张图片的大小不一样。这对于需要batch训练的神经网络来说很不友好。
2. 返回的数据样本数值很大，没有归一化【-1,1】
对于上面的问题，pytorch torchvision 是一个视觉化的工具包，提供了很多的图像处理的工具，其中transforms模块提供了对PIL image对象和Tensor对象的常用操作。
对PIL Image常见的操作如下;
Resize 调整图片的尺寸，长宽比保持不变
CentorCrop ，RandomCrop,RandomSizeCrop 裁剪图片
Pad 填充
ToTensor 将PIL Image 转换为Tensor,会自动将[0,255] 归一化至[0,1]
对Tensor 的操作如下:
Normalize 标准化，即减均值，除以标准差
ToPILImage 将Tensor转换为 PIL Image对象
版本2
#数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transforms
transform=transforms.Compose([
transforms.Resize(224), #缩放图片，保持长宽比不变，最短边的长为224像素,
transforms.CenterCrop(224), #从中间切出 224*224的图片
transforms.ToTensor(), #将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
transforms.Normalize(mean=[.5,.5,.5],std=[.5,.5,.5]) #标准化至[-1,1]
])
#定义自己的数据集合
class DogCat(data.Dataset):
def __init__(self,root):
#所有图片的绝对路径
imgs=os.listdir(root)
self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]
self.transforms=transform
def __getitem__(self, index):
img_path=self.imgs[index]
#dog-> 1 cat ->0
label=1 if 'dog' in img_path.split('/')[-1] else 0
pil_img=Image.open(img_path)
if self.transforms:
data=self.transforms(pil_img)
else:
pil_img=np.asarray(pil_img)
data=torch.from_numpy(pil_img)
return data,label
def __len__(self):
return len(self.imgs)
dataSet=DogCat('./data/dogcat')
print(dataSet[0])
输出：
( ( 0 ,.,.) = -0.1765 -0.2627 -0.1686 … -0.0824 -0.2000 -0.2627 -0.2392 -0.3098 -0.3176 … -0.2863 -0.2078 -0.1765 -0.3176 -0.2392 -0.2784 … -0.2941 -0.1137 -0.0118 … ⋱ … -0.7569 -0.5922 -0.1529 … -0.8510 -0.8196 -0.8353 -0.8353 -0.7255 -0.3255 … -0.8275 -0.8196 -0.8588 -0.9373 -0.7647 -0.4510 … -0.8196 -0.8353 -0.8824 ( 1 ,.,.) = -0.0431 -0.1373 -0.0431 … 0.0118 -0.0980 -0.1529 -0.0980 -0.1686 -0.1765 … -0.1608 -0.0745 -0.0431 -0.1686 -0.0902 -0.1373 … -0.1451 0.0431 0.1529 … ⋱ … -0.5529 -0.3804 0.0667 … -0.7961 -0.7725 -0.7961 -0.6314 -0.5137 -0.1137 … -0.7804 -0.7882 -0.8275 -0.7490 -0.5608 -0.2392 … -0.7725 -0.8039 -0.8588 … [torch.FloatTensor of size 3x224x224] , 1)
项目的github地址：https://github.com/WebLearning17/CommonTool
以上这篇pytorch 数据处理:定义自己的数据集合实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
