文章目录前言一、Dataset定义-组成分类二、获取数据集1.参数说明2.相关Demo 前言本文记录笔者关于Dataset的相关学习记录，以Pytorch官网文档为主进行学习一、Dataset定义-组成所谓Dataset，指的是我们在学习神经网络中要接触的数据集，一般由原始数据，标注Label及相关索引构成 这里笔者给出基于自己的理解所进行的论述，比方说，我们要训练一个识别猫和狗的神经网络，我们
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2023-10-01 10:12:12
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# PyTorch数据集构建详解
在机器学习和深度学习中，数据集的构建与管理是非常关键的一个环节。在本篇文章中，我们将一起探讨如何使用PyTorch构建自定义数据集。从基本的概念到具体的实现步骤，我们将一步一步进行。
## 数据集构建流程
下面是构建PyTorch数据集的一个基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
Dataset类PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。Dataset类作为所有的datasets的基类存在，所有的datasets都需要继承它，类似于C++中的虚基类。源码如下：class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets
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2023-10-10 19:13:32
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定义自己的数据集1、Dataset+DataLoader实现自定义数据集读取方法1.1、整体框架1.2、例子讲解1.3、txt文件的生成2、ImageFolder+DataLoader实现本地数据导入 尽管torchvision已经为我们准备了很多的数据集，直接通过如下语句便可以随便调用。但是有时我们要处理自己的数据集，该怎么办呢？ mnist_train = torchvision.data
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2023-08-07 14:54:33
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pytorch深度学习笔记（一）自定义数据集1、torch.utils.data.Dataset2、torch.utils.data.DataLoader3、数据格式4、自定义Dataset类5、使用DataLoader产生批量训练数据6、整体代码为 在使用pytorch进行深度学习训练时，很多时候待训练的数据都是自己采集的，对于这一类数据我们需要使用pytorch中的Datase
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2023-11-10 17:17:17
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在处理监督机器学习任务时，最重要的东西是数据——而且是大量的数据。当面对少量数据时，特别是需要深度神经网络的任务时，该怎么办?如
原创
2024-05-20 10:55:11
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1. 前情说明：穷苦学生一枚，恰好最近在学习object detection，用到了yolov3模型，捣鼓了好几天，看了各大论坛、贴吧、CSDN，知乎，博客园等好多大佬前辈们写的文章（吐血.jpg），在这里将自己的过程和结果写出来，希望大家能少走点弯路。2. 环境：这个很重要！！！！！window 10pytorch 1.4.0opencv-pythontqdmmatplotlibpycocoto
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2024-02-05 07:47:46
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pytorch构建自己的图像数据集数据准备获取数据重写Dataset类数据载入代码 数据准备 Pytorch读取和载入数据有专门的Dataset和Dateloader类，但是当我们想读取自己的数据集时，Dataset类就不能用了，因此这篇博客教大家如何创建自己的数据集。在开始工作之前需要准备好自己的图像数据集，这里使用cifar10数据集为例，cifar10是一个十分类的公开数据集，拥有6w张
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2023-07-06 14:15:41
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1.55.自定义数据1.55.1.数据传递机制我们首先回顾识别手写数字的程序：...
Dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True, transform=transform, download=True,)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=Datas
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2023-12-01 11:19:47
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关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解MNIST的准确率达到99.7%用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现，具有各种技术，例如数据增强，丢失，伪随机化等。操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1080tipython版本：2.7(3.7)网络架构具有4层的CNN具有以下架构。输入层：784个节点(MNIST图像大小)第一卷积层：5x5x32第一个最大池层第二卷积层：5x5x
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2024-06-16 11:47:21
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欢迎使用 Markdown在线编辑器 MdEditorMarkdown是一种轻量级的「标记语言」Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言，通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成格式丰富的HTML页面，Markdown文件的后缀名便是“.md”MdEditor是一个在线编辑Markdown文档的编辑器MdEdi
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2024-08-23 15:01:18
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在3.5节我们利用PyTorch的torchvision、data等包，下载及预处理MNIST数据集。数据下载和预处理是机器学习、深度学习实际项目中耗时又重要的任务，尤其是数据预处理，关系到数据质量和模型性能，往往要占据项目的大部分时间。好在PyTorch为此提供了专门的数据下载、数据处理包，使用这些包，可极大提高我们的开发效率及数据质量。 本章将介绍以下内容： 简单介绍PyTorch相关的数
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2024-06-07 18:03:11
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配套视频1配套视频2 pytorch入门之手写数字识别目录引言——MINIST是什么？基本构造loss小结非线性模型构造梯度下降优化参数如何进行预测 目录引言——MINIST是什么？ 现如今诸如车牌识别，验证码识别，身份证识别等应用在我们的日常生活中被使用的越来越广泛。为此有专门学者收集了基本数字从0-9不同写法的书写方式，形成一个专门的数据集，这便是MINIST手写数据集的由来。 MINIST手
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2023-12-10 08:37:32
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最终目的是复现fasterrcnn网络先附上整体代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2022/5/15 10:28
# @Author : 半岛铁盒
# @File : mydataset.py
# @Software: win10 python3.6
#定义一个自己的数据集
import random
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2023-12-15 09:30:10
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PyTorch自制图像数据集PyTorch 自制数据集重构Dataset类实现读取自己的数据集使用`torchvision.transforms`方法进行数据批处理torchvision.datasets.ImageFolderDataLoader类生成Batch进行训练小结 PyTorch 自制数据集在做计算机视觉相关任务，如图像分类时，需要使用PyTorch构建神经网络进行模型训练，这时候如
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2023-08-11 16:57:42
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一、图像基本处理以及数据集的简单创建初次接触pytorch，配置环境还是比较麻烦的，主要是用到anaconda下面是对图像处理的基本操作from PIL import Image # 图像处理的库
img_path = r'D://情绪图片测试/path1.jpg' # 图片路径
img = Image.open(img_path) # 调用方法，打开该图像
print(img.size)
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2023-10-06 18:37:08
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import torch
import torchvision
from torchvision import datasets,transforms
dataroot = "data/celeba" # 数据集所在文件夹
# 创建数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root=dataroot,
transf
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2024-04-02 19:48:37
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目录一.使用的工具包二. 数据准备三. 代码实现： 一.使用的工具包torch.utils.data.Dataset
torch.utils.data.DataLoader二. 数据准备 以猫狗为例实现分类，按照如下图所示建立文件和文件夹，我这里自己准备了20张猫狗图像。 test.txt文件是后面代码生成的，先不用管，cats和dogs里面放上自己的图片，然后通过脚本生成test.txt
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2023-10-16 22:19:27
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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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