Dataset类实践
蚂蚁蜜蜂分类数据集和下载链接https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip

Dataset：提供一种方式去获取数据及其lable

• Q：如何获取每个数据及其lable

  重写构造方法和获取标签方法

• Q：告诉我们总共有多少数据

  重写len方法

代码示例：

from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import osclass MyData(Dataset):def __init__(self, root_dir, label_dir):  # 获取所有图片的地址self.root_dir = root_dir  # self设置成全局变量self.label_dir = label_dirself.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)self.img_path = os.listdir(self.path)def __getitem__(self, idx):  # 获取图片及其标签img_name = self.img_path[idx]  # 获取文件名称img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name)  # 文件绝对路径img = Image.open(img_item_path)  # 获取文件详细信息label = self.label_dir  # 获取标签return img, label	# 返回图片和标签def __len__(self):return len(self.img_path)# 创建示例测试root_dir = "hymenoptera_data/train"
ants_label_dir = "ants"
bees_label_dir = "bees"
ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir)  # 获取蚂蚁的数据集
bees_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir)  # 获取蜜蜂的数据集#获取整个train数据集
train_dataset = ants_dataset + bees_dataset

在控制台中进行测试

• 对数据集中图片的相关操作

获取蚂蚁数据集

• 查找当前数据集中第一个图片名称

• 图片名称拼接(进行路径和标签的拼接)

• 读取图片相应信息

实例化对象

• 返回该对象 image和label

• 结果

• 改变ants_dataset[]，展示第二张图
  

获取蜜蜂的数据集

获取整个train数据集（蚂蚁+蜜蜂）

train_dataset = ants_dataset + bees_dataset

# 进行长度测试
len(train_dataset)
248
len(ants_dataset)
124
len(bees_dataset)
124