Imagenet与MiniImageNet数据集使用指南
简介
本仓库提供了一个资源文件的下载，该资源文件包含了Imagenet与MiniImageNet数据集的使用方法和相关代码。Imagenet是一个广泛用于图像分类任务的大型数据集，而MiniImageNet则是Imagenet的简化版本，适用于小样本学习等场景。
数据集概述
- Imagenet: 包含约100GB的数据，涵盖了大量的图像分类任务。
- MiniImageNet: 从Imagenet中抽取的一部分数据，约3GB，适用于需要较小数据集的场景。
使用方法
1. 下载数据集
- Imagenet数据集可以从官网下载，大小约为100GB。
- MiniImageNet数据集大小约为3GB，下载地址和密码请参考相关文档。
2. 加载数据集
使用PyTorch框架加载数据集的示例代码如下：
import os
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
def load_dataset(args):
traindir = os.path.join(args.data, 'train')
valdir = os.path.join(args.data, 'val')
normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
train_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(args.size),
transforms.RandomResizedCrop(args.size),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
normalize,
])
val_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(args.size),
transforms.CenterCrop(args.size),
transforms.ToTensor(),
normalize,
])
train_dataset = datasets.ImageFolder(traindir, transform=train_transform)
val_dataset = datasets.ImageFolder(valdir, transform=val_transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True,
num_workers=args.workers, pin_memory=True, drop_last=True)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
val_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=False,
num_workers=args.workers, pin_memory=True, drop_last=True)
return train_loader, val_loader
3. 自定义数据集处理
如果需要根据特定需求设计数据加载器，可以创建一个新的类继承torchvision.datasets.DatasetFolder，并在其中添加自定义的变换和处理逻辑。
参考文献
- 详细的使用方法和代码实现请参考相关文档。
贡献
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许可证
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