PyTorch数据处理，datasets、DataLoader及其工具的使用

torchvision是PyTorch的一个视觉工具包，提供了很多图像处理的工具。

datasets使用ImageFolder工具，获取定制化的图片并自动生成类别标签。如裁剪、旋转、标准化、归一化等。

DataLoader可以把datasets数据集打乱，分成batch，并行加速等。

一、获取图片及命名标签

使用torchvision.datasets中的ImageFolder工具，功能：

1、文件夹名就是类别名

2、从上到下自动为文件夹创建标签，0、1、2、...。class_to_idx、imgs属性可以查看。

3、返回每一幅图的data、label

 

from torchvision.datasets import ImageFolder

dataset=ImageFolder("E:/data/dogcat_2/train/") #获取路径，返回的是所有图的data、label
print(dataset.class_to_idx) #查看类别名，及对应的标签。
print(dataset.imgs)  #查看路径里所有的图片，及对应的标签

print(dataset[0][1]) #第1张图的label
dataset[0][0] #第1张图的data

二、