tah*_*314 5 machine-learning image-processing python-3.x pytorch
我正在使用31个类(Office数据集)进行图像分类。每个类都有一个文件夹。我有一个使用PyTorch编写的python脚本,该脚本使用加载数据集datasets.ImageFolder并为每个图像分配标签,然后进行训练。这是我用于加载数据的代码片段:
from torchvision import datasets, transforms
import torch
def load_training(root_path, dir, batch_size, kwargs):
transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize([256, 256]),
transforms.RandomCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor()])
data = datasets.ImageFolder(root=root_path + dir, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(data, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True, **kwargs)
return train_loader
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
该代码将占用每个文件夹,并为该文件夹中的所有图像分配相同的标签。有什么方法可以找到将哪个标签分配给哪个图像/图像文件夹?
ImageFolder类具有一个属性class_to_idx,该属性是将类的名称映射到索引(标签)的字典。因此,您可以使用访问类,data.classes对于每个类,请使用获取标签data.class_to_idx。
供参考:https : //github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/datasets/folder.py