标签:__ 读取 self dataset PyTorch train path import data
两个例子
Example 1
DTU训练集数据读取
Dataset-|
|-TrainDataset-|
| |-train [数据增强]
| |-validate
|-TestDataset
TrainDataset要兼容train和validate两个子集
TrainDataset和TestDataset两个数据集分开写
(不确定两者是不是只有标签不同)
类名首字母大写/实例化的变量小写,并用下划线分开
from torch.utils.data import Dataset
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path, mode)
super(MyDataset, self).__init__()
self.data_path = data_path
self.mode = mode
assert self.mode in ["train", "validate"]
self.metas = xxx #只保存路径,不读图片
def __len__(self):
return len(self.metes)
def __getitem__(self, idx):
# 训练集:返回图片和标签
pass
if __name__ == "__main__":
# test code HERE
data_path = ""
train_dataset = TrainDataset(data_path, mode="train")
标签:__,读取,self,dataset,PyTorch,train,path,import,data 来源: https://www.cnblogs.com/Todd-Qi/p/16473493.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。