torchvision之Dataset用法

pytorch本身自带的Dataset类提供了一些列数据集，比如常用的EMNIST，CIRFAR10诸如此类。这里简要介绍如何用Dataset导入这些数据集，以及将这些数据集和transforms配合使用。

以导入CIRFAR10为例，代码如下：

import torchvision# 第一步：导入CIFAR10数据集
# 训练集 设置参数train=True
from torch.utils.tensorboard import SummaryWritertrain_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=True, download=True)  # './dataset'为当前路径下的dataset文件夹
#
# # 测试集 设置参数train=False
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=False, download=True)
#
# # 第二步，运用transform对训练集和测试集进行处理
trans_totensor = torchvision.transforms.ToTensor()  # 实例化totensor类
trans_resize = torchvision.transforms.Resize((10, 20))  # 实例化totensor类
img, target = train_set[0]
train_set_resize = trans_resize(img)
train_set_tensor = trans_totensor(train_set_resize)writer = SummaryWriter('dataset_ex')
writer.add_image('way_1', train_set_tensor)# 当然，若是想组合拳可以使用transforms.Compose()# 此外，除了先导入数据外，也可在导入的时候就处理好数据，因为dataset.CIFAR10中可传递transform这个参数
# 例如：
trans_compose = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((100, 5)), torchvision.transforms.ToTensor()])
train_set_1 = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=True, transform=trans_compose, download=True)
test_set_1 = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=False, transform=trans_compose, download=True)img_1, target1 = train_set_1[0]writer.add_image('way_2', img_1)
# 这里建议无论下载与否download = True都添加，因为可以检验数据，若下载了也不会再重复下载。
writer.close()

以上代码采用了2种方法对数据集进行处理，可以是：

1、在导入数据集之后实例化一些transforms类，比如这里用到的ToTensor和Resize；

2、在导入数据集前实例化一些transforms类，比如这里用到的ToTensor和Resize，并将其放在Compose中。

需要注意的是：

1、在用到transforms类的功能时一定要注意作用对象，比如这里的Resize作用的图片对象是PIL Image而非Tensor，因此Resize操作要在ToTensor之前；

2、download = True这一项可以一直保留，因为如果下载则会自动跳过而非重复下载；

3、表示相对路径可以是'./文件名'，表示“文件名”这个文件位于当前工作目录下。

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