pytorch编写自己的dataset

用数据的目录作为数据的标签，每个目录下是相应的图片

编写MyData类，重写getitem，init, len方法

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from PIL import Image
import os


class MyData(Dataset):

    def __init__(self, root_dir,  label_dir):
        self.root_dir = root_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir)
        self.image_list = os.listdir(self.path)
     

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.image_list[idx]
        img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name)
        img = Image.open(img_item_path)
        label=self.label_dir
        
        return img,label


    def __len__(self):
        return len(self.image_list)

创建ants_dataset

root_dir = "data/train"
ants_label_dir="ants"
ants_dataset=MyData(root_dir,ants_label_dir)
ants_dataset[0]

(, ‘ants’)

img,label=ants_dataset[0]
img.show()

创建蜜蜂dataset,还可以把两个dataset合并

bees_dataset=MyData(root_dir,bees_label_dir)
len(ants_dataset)
len(bees_dataset)
train_dataset=ants_dataset+bees_dataset
len(train_dataset)

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