如何从图像列表开始加载数据集 [英] How to load a dataset starting from list of images Pytorch

问题描述

我有一个服务可以从另一个服务(我们称其为服务B)接收二进制格式的图像：

from PIL import Image

img_list = []
img_bin = get_image_from_service_B()
image = Image.open(io.BytesIO(img_bin)) # Convert bytes to image using PIL

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当使用PIL成功转换图像时，还会将其附加到图像列表中。

img_list.append(image)    

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当我有足够的图像时，我想使用Pytorch加载我的图像列表，就像它是一个数据集

if img_list.__len__() == 500:
     ### Load dataset and do a transform operation on the data

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在该软件的以前版本中，要求只是从文件夹中检索图像，因此加载所有图像非常简单

my_dataset = datasets.ImageFolder("path/to/images/folder/", transform=transform)
dataset_iterator = DataLoader(my_dataset, batch_size=1)

现在我的问题是如何执行转换并从列表加载数据集。

推荐答案

您只需编写一个自定义数据集：

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
  def __init__(self, img_list, augmentations):
    super(MyDataset, self).__init__()
    self.img_list = img_list
    self.augmentations = augmentations

  def __len__(self):
    return len(self.img_list)

  def __getitem__(self, idx):
    img = self.img_list[idx]
    return self.augmentations(img)
  

您现在可以将此自定义数据集插入DataLoader，即可完成。

这篇关于如何从图像列表开始加载数据集的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！