# PyTorch ImageFolder科普
## 介绍
深度学习中，图像分类是一个非常重要的任务。而使用深度学习框架来处理图像分类任务，可以大大简化开发过程。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架之一，它提供了ImageFolder类来方便地加载和预处理图像数据集。
在本文中，我们将详细讲解PyTorch中的ImageFolder类，并给出相应的代码示例。
## PyTorch I
原创
2023-10-05 16:25:30
127阅读
在处理“python imagefolder安装”问题时，我将为您提供一个详尽的解答，分为多个结构化的部分，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。让我们开始吧！
### 环境准备
在安装 `ImageFolder` 时，必须确保您的环境中有合适的依赖项。这里我列出了所需的前置依赖项，并为您准备了视图。
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| 依赖项 | 版本
目录1.数据处理工具箱概述2. transforms的所有数据增强的api2.1 针对PIL image的处理2.1.1裁剪2.1.2 翻转和旋转2.1.3 图像变换2.1.4 对 transforms 操作，使数据增强更灵活2.2 针对 torch.*Tensor的处理2.2.1 标准化：transforms.Normalize2.2.2 线性变换：transforms.LinearTrans
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2024-02-13 20:26:00
184阅读
文件目录的格式如下：201-220 里面全是 图片from torchvision.datasets import ImageFolderfrom torchvision import transformsimport torchimport torch.nn as
原创
2021-11-20 15:26:40
1545阅读
对于新手入门，我们最常见的就是猫狗分类数据集，但是对于已经在本地的图像文件，我们一改如何加载进来呢？这里pytorch中给出了ImageF
原创
2023-01-17 02:21:35
482阅读
torchvision.datasets.ImageFolder类的使用
原创
2023-05-18 17:11:19
158阅读
一、准备数据cifar2数据集为cifar10数据集的子集，只包括前两种类别airplane和automobile。训练集有airplane和automobile图片各5000张，测试集有airplane和automobile图片各1000张。cifar2任务的目标是训练一个模型来对飞机airplane和机动车automobile两种图片进行分类。我们准备的Cifar2数据集的文件结构如下所示。&
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2024-06-30 13:14:52
58阅读
在为数据分类训练分类器的时候，比如猫狗分类时，我们经常会使用pytorch的ImageFolder: CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=<function default_loader>, is_valid_file=None) 使用可见
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2023-10-29 06:40:21
128阅读
数据集加载之ImageFolderImageFolder一个通用的数据加载器，数据集中的数据以以下方式组织函数如下ImageFolder(root, transform``=``None``, target_transform``=``None``, loader``=``default_loader)参数解释root 指定路径加载图片transform：对PIL Image进行的转换操作，tra
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2023-10-19 22:58:12
153阅读
在PyTorch自定义数据集中，我们介绍了如何通过重写Dataset类来自定义数据集，但其实对于图像数据，自定义数据集有一个更简单的方法，那就是直接调用ImageFolder，它是torchvision.datasets里的函数。ImageFolder介绍ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：ImageFolder(ro
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2023-07-14 14:09:20
412阅读
阅读文本大概需要 11分钟。今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。1.安装最好是使用 Linux 或 Mac 环境来安装，Windo
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2023-11-15 06:49:06
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文章目录一、torchvision 图像数据读取 [0, 1]二、torchvision 的 Transform 图片读取类一、torchvision 图像数据读取 [0, 1]import torchvision.transforms as transformstransforms 模块提供了一般的图像转换操作类。class torchvision.transforms.ToTensor...
原创
2022-08-26 10:41:51
2402阅读
# PyTorch中的ImageFolder读取TIF图片的解决方案
在使用PyTorch进行图像处理时，`ImageFolder`是一个非常方便的工具。然而，它默认只支持一些常见的文件格式，比如JPEG和PNG，对于TIF（Tagged Image File Format）格式的图像却无法直接读取。为了让`ImageFolder`能够处理TIF图像，我们需要进行一些额外的步骤。本文将向你详细说
参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-datasets/torchvision.datasetsDatasets 拥有以下API:
__getitem__ __len__Datasets都是 torch.utils.data.Dataset的子类，所以，他们也可以通
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2023-11-03 07:10:57
88阅读
. 首先，如果数据集层级结构...
原创
2022-10-21 16:14:36
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from torchvision.datasets import ImageFolderdataset = ImageFolder('data/dogcat_2/')dataset.class_to_idx输出：{'.ipynb_checkpoints': 0, 'cat': 1, 'dog': 2}将~/python3.6/site-packages/torchvision/dataset...
原创
2022-08-30 10:01:16
434阅读
ImageFolder详解1、数据准备2、ImageFolder类的定义transforms.ToTensor()解析3、ImageFolder返回对象 1、数据准备创建一个文件夹，比如叫dataset，将cat和dog文件夹都放在dataset文件夹路径下：2、ImageFolder类的定义class ImageFolder(DatasetFolder):
def __init__(
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2024-06-18 09:52:41
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pytorch 在载入数据时用torchvision.datasets.ImageFolder 配合 torch.utils.data.DataLoader 很方便，但是只能遍历图片和图片的标签，无法灵活的获取图片的其他信息，比如图片的名字，本文介绍如何定义自己的 ImageFolder，在使用 Dataloader 时实现获取图片名字的功能！ 文章目录1 ImageFolder and Data
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2023-12-02 15:06:53
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Pytorch加载数据集的方式总结一、自己重写定义（Dataset、DataLoader）二、用Pytorch自带的类（ImageFolder、datasets、DataLoader）2.1 加载自己的数据集2.1.1 ImageFolder介绍2.2.2 ImageFolder加载数据集完整例子2.2 加载常见的数据集三、总结四、transforms变换讲解五、DataLoader的补充 在
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2023-08-17 01:53:16
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目录ImageFolder 加载数据集使用pytorch提供的Dataset类创建自己的数据集。Dataset加载数据集接下来我们就可以构建我们的网络架构: 训练我们的网络: 保存网络模型（这里不止是保存参数，还保存了网络结构）pytorch加载图片数据集有两种方法。1.ImageFolder 适合于分类数据集，并且每一个类别的图片在同一个文件夹, ImageFolder加载的
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2023-07-23 15:19:52
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