这期内容当中小编将会给大家带来有关ImageFolder怎么在pytorch中使用，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

创新互联建站是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的10余年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如成都除甲醛等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致赞誉。

pytorch之ImageFolder

torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的Dataset——ImageFolder。

ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：

ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)

它主要有四个参数：

root：在root指定的路径下寻找图片

transform：对PIL Image进行的转换操作，transform的输入是使用loader读取图片的返回对象

target_transform：对label的转换

loader：给定路径后如何读取图片，默认读取为RGB格式的PIL Image对象

label是按照文件夹名顺序排序后存成字典，即{类名:类序号(从0开始)}，一般来说最好直接将文件夹命名为从0开始的数字，这样会和ImageFolder实际的label一致，如果不是这种命名规范，建议看看self.class_to_idx属性以了解label和文件夹名的映射关系。

图片结构如下所示：

from torchvision import transforms as T
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.datasets import ImageFolder


dataset = ImageFolder('data/dogcat_2/')

# cat文件夹的图片对应label 0，dog对应1
print(dataset.class_to_idx)

# 所有图片的路径和对应的label
print(dataset.imgs)

# 没有任何的transform，所以返回的还是PIL Image对象
#print(dataset[0][1])# 第一维是第几张图，第二维为1返回label
#print(dataset[0][0]) # 为0返回图片数据
plt.imshow(dataset[0][0])
plt.axis('off')
plt.show()

加上transform

normalize = T.Normalize(mean=[0.4, 0.4, 0.4], std=[0.2, 0.2, 0.2])
transform = T.Compose([
     T.RandomResizedCrop(224),
     T.RandomHorizontalFlip(),
     T.ToTensor(),
     normalize,
])
dataset = ImageFolder('data1/dogcat_2/', transform=transform)

# 深度学习中图片数据一般保存成CxHxW，即通道数x图片高x图片宽
#print(dataset[0][0].size())

to_img = T.ToPILImage()
# 0.2和0.4是标准差和均值的近似
a=to_img(dataset[0][0]*0.2+0.4)
plt.imshow(a)
plt.axis('off')
plt.show()

上述就是小编为大家分享的ImageFolder怎么在pytorch中使用了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

分享题目：ImageFolder怎么在pytorch中使用-创新互联
网站URL：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/dgejgs.html