读取多个图像作为PyTorch的自定义数据集？

Question

我想在main_image集和blur_image集的多个图片中阅读。例如，5个主图像和5个模糊图像。目标是确定卷积层中内核的值将主图像转换为模糊图像。假设是使用相同的内核来模糊5个原始图像中的每一个以产生5个模糊图像

我的代码位于：https://pastebin.com/PWf7rjd4和https://pastebin.com/VxryDb7g

然而，它似乎只是处理第一张图片，即＆＃34; 1.png＆＃34;对于主要和模糊的图像。它不处理图像2.png，3.png，4.png和5.png

我该如何解决这个问题？

Answer 1

在您的班级BlurDataset中，您只能使用__getitem__方法返回一张图片。在您的主要方法中，您可以调用

for batch_idx, (main, blur) in enumerate(train_loader)

您继承的torch.utils.data.Dataset类将使用枚举指定的索引调用__getitem__。它会在循环的每次迭代中为您提供一对图片。如果您想在第一次迭代中获得所有5对图片，则必须更改__getitem__方法以循环显示图像并将其全部返回。