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首先了解一下需要的幾個類所在的package
from torchvision import transforms, datasets as ds from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #transform = transforms.Compose是把一系列圖片操作組合起來，比如減去像素均值等。 #DataLoader讀入的數據類型是PIL.Image #這里對圖片不做任何處理，僅僅是把PIL.Image轉換為torch.FloatTensor，從而可以被pytorch計算 transform = transforms.Compose( [ transforms.ToTensor() ] )
Step 1，得到torch.utils.data.Dataset實例。
torch.utils.data.Dataset是一個抽象類，CIFAR100是它的一個實例化子類
train=True，讀取訓練集；train=False，讀取測試集
download=False，不下載。如果為True，則先檢查root下有無該數據集，如果沒有就先下載。
train_set = ds.CIFAR100(root='.', train=True, transform=transform, target_transform=None, download=True)
Step 2，把Dataset封裝成torch.utils.data.DataLoader
data_loader = DataLoader(dataset=train_set, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=2) # # 生成torch.utils.data.DataLoaderIter # # 不過DataLoaderIter它會被DataLoader自動創建并且調用，我們用不到 # data_iter = iter(data_loader) # images, labels = next(data_iter)
step 3，從DataLoader里讀取數據，并將圖片顯示出來。
注意：
1）使用for...in...循環讀取數據的時候，會自動調用DataLoader里的__next__()函數
而且只能對Tensor實例進行迭代，所以之前的transforms必須最后加一個transforms.ToTensor()
2）顯示圖片有兩種方式：Image.show()和plt.imshow(ndarray)
Image.show():
通過transforms.ToPILImage()把FloatTensor轉化為Image
plt.imshow(ndarray)：
通過FloatTensor.numpy()轉化為ndarray，再調用plt.imshow()
to_pil_image = transforms.ToPILImage() cnt = 0 for image,label in data_loader: if cnt>=3: # 只顯示3張圖片 break print(label) # 顯示label # 方法1：Image.show() # transforms.ToPILImage()中有一句 # npimg = np.transpose(pic.numpy(), (1, 2, 0)) # 因此pic只能是3-D Tensor，所以要用image[0]消去batch那一維 img = to_pil_image(image[0]) img.show() # 方法2：plt.imshow(ndarray) img = image[0] # plt.imshow()只能接受3-D Tensor，所以也要用image[0]消去batch那一維 img = img.numpy() # FloatTensor轉為ndarray img = np.transpose(img, (1,2,0)) # 把channel那一維放到最后 # 顯示圖片 plt.imshow(img) plt.show() cnt += 1
另外補一句np.transpose()的用法。
第一個參數是要transpose的圖片；
第二個是shape。比如一個ndarray是(channel, height, width)，如果給第二個參數(height, width，channel)，就會把第0維channel整個搬到最后。
以上這篇PyTorch讀取Cifar數據集并顯示圖片的實例講解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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