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pytorch下大型数据集(大型图片)的导入方式

使用torch.utils.data.Dataset类 处理图片数据时,

1. 我们需要定义三个基本的函数,以下是基本流程

class our_datasets(Data.Dataset):
 
  def __init__(self,root,is_resize=False,is_transfrom=False):
    #这里只是个参考。按自己需求写。
    self.root=root
    self.is_resize=is_resize
    self.is_transfrom=is_transfrom
 
    self.imgs_list=...#这里建议保存的是 图片的路径 而不是 图片的数据
    self.labs_list=...
 
  def __getitem__(self, index):
 
    img_path,lab=self.imgs_list[index],self.labs_list[index]
    
    #这里使用PIL库读取图片数据.
    img_data = Image.open(img_path).convert('RGB')
 
    #这里看自己需要,可以不要
    if self.is_resize:
      img_data = img_data.resize((self.is_resize[0], self.is_resize[1]), Image.ANTIALIAS)
    
    #但是数据转换建议加上,很多时候都会用到
    if self.is_transfrom:
      img_data=self.is_transfrom(img_data)
    return img_data,lab
 
  def __len__(self):
 
    return len(self.imgs_list)

这里,我将 读取图片 的步骤 放到 __getitem__ ,是因为 这样放的话,对内存的要求会降低很多,我们只是将数据的路径导入了内存中,当需要读取这个图片数据时,再读取,这样更像是随用随取。如果将这部分放到 __init__ 里面,会一次将 图片数据都加载到 内存中,如果数据量太大,会直接卡死。

2.Dataset 类 返回的数据 类型 是与你读取时的类型一致的。但是在 pytorch使用时,会提示

TypeError: batch must contain tensors, numbers, dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>

通常,在数据了不大时,我一般都是在 读取数据后 加一句,转换成 numpy.array类型。

但是,在处理较大型的数据时,这样会很慢。

这时候,我建议 直接使用 torchvision来进行数据转换。

is_transfrom=torchvision.transforms.ToTensor()

将 上例代码 加入 Dataset类中,这样就会快很多。

以上这篇pytorch下大型数据集(大型图片)的导入方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。