🌟PyTorch之ImageFolder深度解读🔥
•
2025-03-26 19:13:51
摘要 在深度学习项目中，数据准备是至关重要的一步。而在PyTorch中，`torchvision datasets ImageFolder` 是处理图像分类任务的利器！👀 它能
在深度学习项目中，数据准备是至关重要的一步。而在PyTorch中，`torchvision.datasets.ImageFolder` 是处理图像分类任务的利器！👀 它能够快速加载带有文件夹结构的数据集，让开发者专注于模型构建而非数据预处理。
首先，`ImageFolder` 假设你的数据集按类别组织在一个目录下，每个类别对应一个子文件夹。例如：`train/dogs/` 和 `train/cats/`。它会自动读取这些图片，并为每个类别分配一个标签，方便后续训练模型。🚀
使用时，只需几行代码即可完成初始化：
```python
from torchvision import datasets, transforms
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((128, 128)), transforms.ToTensor()])
dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_data', transform=transform)
```
此外，`ImageFolder` 还支持多种数据增强操作（如裁剪、翻转等），极大提升了模型泛化能力。🙌 如果你正在搭建图像分类项目，不妨试试这个强大的工具吧！✨
版权声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
标签：