Question

我正在搜索创建具有特定格式的个人数据加载器以使用Pytorch库，有人知道我该怎么办？我已经遵循了Pytorch教程，但找不到答案！

我需要一个DataLoader，它可以产生以下格式的元组：（Bx3xHxW FloatTensor x，BxHxW LongTensor y，BxN LongTensor y_cls），其中 x-一批输入图像， y-一批groung真实seg地图， y_cls-一维维度N的一维张量的批处理：N个类的总数，如果图像i中存在类T，则y_cls [i，T] = 1，否则为0

我希望有人可以解决问题..：:)谢谢！

Answer 1

您只需要拥有一个从torch.utils.data.Dataset派生的数据库，其中__getitem__(index)返回所需类型的元组(x, y, y_cls)，pytorch会处理其他所有事情。

from torch.utils import data

class MyTupleDataset(data.Dataset):
  def __init__(self):
    super(MyTupleDataset, self).__init__()
    # init your dataset here...

  def __getitem__(index):
    x = torch.Tensor(3, H, W)  # batch dim is handled by the data loader
    y = torch.Tensor(H, W).to(torch.long)
    y_cls = torch.Tensor(N).to(torch.long)
    return x, y, y_cls

就是这样。为pytorch的{{3}}提供MyTupleDataset，您就完成了。

使用PYTORCH制作个人数据加载器

1 个答案: