在PyTorch中读取图片有多种方法，常用的方法是使用torchvision库中的ImageFolder和DataLoader类。首先，需要将图片数据集组织成以下格式：一个文件夹包含所有的类别文件夹，每个类别文件夹包含该类别的图片。
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
# 读取图片数据集
dataset = ImageFolder(root='path_to_dataset', transform=transform)
# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 遍历数据加载器
for images, labels in dataloader:
# 进行模型训练或其他操作
pass
在上面的代码中，首先定义了一个数据转换transform，然后使用ImageFolder类加载图片数据集，最后创建了一个数据加载器dataloader用于批量加载数据。通过遍历数据加载器，可以获得每个batch的图片数据和对应的标签。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 55@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。转转请注明出处：https://www.szhjjp.com/n/963673.html
