数据集的下载、组织

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torchvision dataset的使用

以CIFAR10数据集为例

• root：数据集的根目录
• train：bool类型，True为训练集，False为测试集
• transform：对图像的一些transform变换操作
• target_transform：接收并转换目标的函数/转换
• download:为True时可以自动下载数据集，避免自己搜索下载数据集的麻烦

import torchvision
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./datasets', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./datasets', train=False, download=True)

加入ssl库是因为urllib发送请求报错

urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: certificate has expired (_ssl.c:1131)>

下载成功

一个是压缩文件一个是解压文件

输出数据集的类型、元素组成和类

print(type(train_dataset))
print(train_dataset[0])
print(train_dataset.classes)
“”“
<class 'torchvision.datasets.cifar.CIFAR10'>
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=32x32 at 0x226C2A995E0>, 6)
['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
“”“

可以看出数据集的元素组成分别为一张图片和target

其中数字6为target，所对应的类为一个label即frog青蛙

img, target = train_dataset[0]
print(train_dataset.classes[target])
img.show()
“”“
frog
“”“

CIFAR10数据集一共有60000张32x32的图像，其中每一类有6000张，数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有 10000 张图像。测试批次恰好包含来自每个类别的 1000 个随机选择的图像。

将PIL图像类型转换为Tensor类型

import torchvision
import ssl

dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./datasets', train=True, transform=dataset_transform,download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./datasets', train=False, transform=dataset_transform, download=True)

print(type(train_dataset[0][0])  # <class 'torch.Tensor'>

上传到tensorboard中

from tensorboardX import SummaryWriter

writer = SummaryWriter("cifar")
for i in range(10):
    img, target = train_dataset[i]
    writer.add_image("test_img", img, i)