pytorch中常用数据集的使用方法

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对于pytorch数据集的使用，示例代码如下：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision.transforms import Compose
from torchvision import transforms
import torchvision
import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

dataset_transform = Compose([transforms.ToTensor()])


# 关于官方数据集的使用还是关键要看pytorch的官方文档
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10",train=True,transform=dataset_transform,download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10",train=False,transform=dataset_transform,download=True)

# 查看测试数据集中的第一个数据
# print(test_set[0])
# 查看测试数据集中的分类情况
# print(test_set.classes)
#
# 取出第一个数据中的图片（img）和分类结果（target）
# img,target = test_set[0]
# 查看图片数据的类型
# print(img)
# print(target)
# 输出类别
# print(test_set.classes[target])
# 查看图片
# img.show()

# 使用tensorboard显示tensor数据类型的图片
writer = SummaryWriter("logs")
for i in range(10):
	# 取出数据中的图片（img）和分类结果（target）
    img,target = test_set[i]
    writer.add_image("test_set",img,i)

writer.close()

上述代码运行结果在tensorboard可视化：

代码train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10",train=True,transform=dataset_transform,download=True)中常用参数讲解

root:根目录，存放数据集的位置
train:若为True，则划分为训练数据集，若为False，则划分为测试数据集
transform：指定输入数据集处理方式
download:若为True，则会将数据集下载到root指定的目录下，否则不会下载

官方文档对参数的解释：

• root (string) – Root directory of dataset where directory cifar-10-batches-py exists or will be saved to if download is set to True.

• train (bool, optional) – If True, creates dataset from training set, otherwise creates from test set.

• transform (callable, optional) – A function/transform that takes in an PIL image and returns a transformed version. E.g, transforms.RandomCrop

• target_transform (callable, optional) – A function/transform that takes in the target and transforms it.

• download (bool, optional) – If true, downloads the dataset from the internet and puts it in root directory. If dataset is already downloaded, it is not downloaded again.

注意

• 关于官方数据集的使用还是关键要看pytorch的官方文档
• 下载数据集的细节之处：知道下载链接（下载链接可以在源码中查看）之后可以不用使用代码下载了，使用迅雷来下载可能会更快。
• 要学会使用Pycharm中的ctrl+p和ctrl+alt这两个快捷键
• pytorch官网
• pytorch官方数据集（下载数据集方法）