熟悉深度学习的小伙伴一定都知道：深度学习模型训练主要由数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练五个模块组成。如下图所示，Pytorch数据读取机制则是数据模块中的主要分支。Pytorch数据读取是通过Dataset+Dataloader的方式完成。其中，DataSet：定义数据集。将原始数据样本及对应标签映射到Dataset，便于后续通过index读取数据。同时，还可以在Dataset中进行数据格
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2023-08-08 08:06:23
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在机器学习和深度学习的领域，图像数据集的处理与加载是一个基础而又重要的步骤。尤其是使用PyTorch框架时，如何直接读取并处理图片数据集的方案，会直接影响到模型的训练效果和速度。以下，我将详细记录解决“PyTorch怎么直接读取图片数据集”问题的过程，包括各个环节的分析与实施。
## 问题背景
在使用PyTorch进行计算机视觉任务时，我们常常需要处理图像数据集。尤其是在处理大规模图像数据时，
# PyTorch读取本地图片数据集
在深度学习的实际应用中，数据集的准备是至关重要的环节。特别是在图像处理领域，如何高效地读取和预处理本地图片数据集是每个数据科学家和机器学习工程师面临的挑战之一。PyTorch提供了一种灵活、高效的方式来读取本地图片数据集，本文将对这一过程进行详细讲解，并提供相应的代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了PyTorch和其他必要的
问题背景训练深度学习模型往往需要大规模的数据集，这些数据集往往无法直接一次性加载到计算机的内存中，通常需要分批加载。数据的I/O很可能成为训练深度网络模型的瓶颈，因此数据的读取速度对于大规模的数据集（几十G甚至上千G）是非常关键的。例如：https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-best-way-to-load-large-data/2977采用数据库能够大大
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2023-10-18 07:30:27
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pytorch用于加载数据集的模块主要是torch.utils.data(https://pytorch.org/docs/stable/data.html)。本文详细介绍了如何在自己的项目中（针对CV）使用torch.utils.data。1 综述1.1 pytorch常规训练过程我们一般使用一个for循环（或多层的）来训练神经网络，每一次迭代，加载一个batch的数据，神经网络前向反向传播各一
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2023-09-25 09:51:40
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显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多，这里就不过多的展开了）。这里只介绍数据集的读取。自定义数据集的方法： 首先创建一个Dataset类 在代码中： def init() 一些初始化的过程写在这个函数下 def len()
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2024-02-26 18:31:31
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文章目录1. 下载数据集2. 数据集的迭代与可视化3. 读取自己的数据集4. DataLoader5. TRANSFORMS 数据读取是深度学习的第一步，PyTorch 提供了 torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset 两个 Module 让我们读取在线的数据集以及自己的数据集。PyTorch 提供了很多预加载的数据集，如 Fa
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2024-03-14 21:56:05
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在此之前，我们已经将实验中产生的时序信号经过数据重构算法处理转化为了二维矩阵，也就是“类图像”的格式，四个类别一共有10920张图片，图片大小为100*100像素。我们初步将这些数据划分为训练集：测试集=5:1，接下来我们就要让PyTorch能够读取这些数据(初学pytorch，切勿好高骛远)，本篇博文主要介绍pytorch读取图片的机制和流程，然后按流程编写代码。Dataset类的介绍PyTor
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2023-08-10 18:16:49
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对于pytorch，我们有现成的包装好的数据集可以使用，也可以自己创建自己的数据集，大致来说有三种方法，这其中用到的两个包是datasets和DataLoaderdatasets：用于将数据和标签打包成数据集DataLoader：用于对数据集的高级处理，比如分组，打乱，处理等，在训练和测试中可以直接使用DataLoader进行处理 第一种 现成的打包数据集这种比较简答，只需要现成的几行代
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2023-09-05 14:38:08
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【神经网络】Pytorch构建自己的训练数据集 最近参加了一个比赛，需要对给定的图像数据进行分类，之前使用Pytorch进行神经网络模型的构建与训练过程中，都是使用的Pytorch内置的数据集，直接下载使用就好，而且下载下来的数据已经是Pytorch可以直接用于训练的Dataset类型，十分方便。但是如何使用Pytorch对自己的数据集进行训练，以及如何将数据集转换成Pytorch可以用于训练的D
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2023-08-08 08:06:36
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文章目录前言一、下载项目，文件结构观察二、数据集下载三、训练3.1、训练初体验3.2、命令行输入参数3.3、继续训练命令四、预测4.1、使用自己训练完的权重文件进行预测4.2、使用网上的预训练文件进行预测 前言你敢想象，就是这么一个简单的开源网站，我居然调了一天才通（毕竟是第一次，一些比如visdom，命令行的参数第一次接触到） 一、下载项目，文件结构观察下载项目完成后，我们看看内部的结构： 据
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2023-12-15 22:50:31
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前言本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程，以及一些思考和疑惑吧…正文在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时，文中是如此加载MNIST手写数字训练集的：train_dataset = datasets.MNIST(root='./MNIST',train=True,transform=data_tf,download=True)解释一下参数datasets.MNIST
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2023-08-22 19:07:16
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2.2 制作步骤(1) 定义自己的数据集类MyDataset必须要继承torch.utils.data中Dataset类。 (2) 实现__init__方法，定义2个属性，list类型，用于存放图像名和对应的标签。遍历文件夹读取每张图像的名称，根据名称打标签 ，分别添加到定义好的2个属性列表中。 (3) 覆写Dataset类的__geti
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2023-09-14 16:00:20
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上一篇文章搭建了一个简单的神经网络来检测MNIST数据集，今天搭建了一个CNN网络，同样来检测MNIST数据集，下面通过分析代码来记录一下我搭建过程中遇到的问题。除了网络搭建部分代码外，其余代码与上次代码基本一致。 简单神经网络搭建：PyTorch_简单神经网络搭建_MNIST数据集1.导入模块import torch
import torchvision
import numpy as np
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2024-10-15 09:44:00
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第四节：Pytorch数据处理与模型保存本节将讲解数据操作与模型保存其中数据处理包含数据处理与数据导入，数据处理能够帮助导入训练数据集，对数据进行正则化等功能此外模型保存将会帮助我们保存已有的成果这节讲解完毕我们就已经能够训练我们自己的网络，下一节我们将讲解网络结构可视化相关工具来帮助我们检测、表达网络的结构数据处理常用的类Pytorch的torch.util.data模块中包含着一系列常用的数据
Pytorch从本地获取数据集
Pytorch从本地获取数据集在学习pytorch的过程中需要从MNIST获取数据集，然而下载是让人头疼的事，从网上寻找数据资源比较便捷获取到的数据如何在pytorch中加载呢1 下载数据集2. 从本地进行数据加载获取测试集与训练集直接运行后，发现依旧是下载数据，那我本地的数据集怎么才能被加载mnist_
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2023-06-09 22:34:17
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第一种情况： （将封装好的下载数据集的代码改成读取本地文件） 在使用Pytorch的时候，有时候需要在线下载数据集，因为在下载的过程中，封装好的代码，还要进行其他的操作(例如数据类型转换numpy->tensor)，但是有时候因为下载网站在国外，进度条一直显示0%,或者下载速度缓慢。 就像这样：解决方法 1.先下载需要用到的数据集至本地文件夹（不需要解压）。 2.将数据集的路径复制到浏览器并
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2023-11-10 12:25:17
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简单介绍VOC
数据集首先介绍下VOC2007
数据集(下图是VOC
数据集格式，为了叙述方便，我这里只放了两张图像)Main文件夹内的trainval.txt中的内容如下：存储了图像的名称不加后缀。000009000052Annotations中存储的是标注文件，以xml文件存储。这里简单截个图说明一下：<annotation> <folder>VOC2007</folder> <filename>000009.jpg</file
原创
2021-09-08 16:01:38
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一、Dataset是什么？Dataset类似建立一个数组，建立数据集和数据标签之间的联系（就像数组下标和元素之间的联系）。二、什么时候用Dataset？1、引入datasets内部封装的数据集。例如：CIFAR10是一个关于图片的数据，下面代码就是它的引入data = datasets.CIFAR10("./data/", transform=transform, train=True, down
pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的：1. 创建一个 Dataset 对象 2. 创建一个 DataLoader 对象 3. 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练数据加载我们拿到手的数据大致分为一下三种：标签在文件夹上的数据标签在图片名上的数据标签与名称储存在csv文件中一、标签在文件夹上的数据集from torch.utils.data
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2023-11-11 17:56:13
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