PyTorch使用datasets.ImageFolder加载ImageNet数据集及数据集相关处理
本文介绍了如何使用PyTorch的datasets.ImageFolder模块加载ImageNet数据集，并对数据集进行相关处理。ImageNet是一个大规模的视觉识别数据集，包含1000个类别共1281167张带注释的训练集图片，50000张验证集图片，以及100000张没有标签的测试集图片。
数据集处理步骤
1. 数据下载
ImageNet数据集目前不开源，需要使用教育机构的邮箱进行申请下载。如果无法从官网下载，可以通过提供的网盘地址进行下载。
2. 数据处理
下载后的数据集需要进行解压和整理。数据集的结构应包含训练集、验证集和测试集的文件夹，每个文件夹中包含对应类别的子文件夹。
3. PyTorch加载数据集
使用torchvision.datasets.ImageFolder可以方便地加载ImageNet数据集。代码示例如下：
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'val': transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
}
data_dir = 'path_to_imagenet_data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
data_transforms[x])
for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=4)
for x in ['train', 'val']}
总结
通过上述步骤，可以成功加载和处理ImageNet数据集，并使用PyTorch进行训练和验证。