小编dsi*_*000的帖子

我刚开始使用 PyTorch，不幸的是，在使用我自己的训练/测试图像数据集进行自定义算法时有点困惑。首先，我正在制作一个小型的“hello world”式卷积衬衫/袜子/裤子分类网络。我只加载了一些图像，只是确保 PyTorch 可以加载它们并将它们正确地转换为 32x32 可用图像。我的 ImageFolder 设置如下：

imgs/socks/ sockimages .jpeg
imgs/pants/ pantsimages .jpeg
imgs/shirt/ shirtimages .jpeg

以及我的测试图像文件夹的类似设置。根据我目前的知识，PyTorch 内置的图像加载器应该从训练/测试图像中的子文件夹名称中读取标签。但是，我TypeError抱怨我的迭代器不可迭代。这是我的代码和错误：

import torch
import torchvision
import torchvision.datasets as dset
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
 transforms.Scale((32,32)),
 transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = dset.ImageFolder(root="imgs",transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,shuffle=True,         num_workers=2)

testset = dset.ImageFolder(root='tests',transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,shuffle=True,     num_workers=2)

classes=('shirt','pants','sock')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image
def imshow(img):
    img = …