PyTorch的dataloader是用于讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的工具，它可以自動(dòng)將數(shù)據(jù)分割成小batch，并在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。以下是制作PyTorch的dataloader的簡(jiǎn)單步驟：

1. 導(dǎo)入必要的庫(kù)

import?torch
from?torch.utils.data?import?DataLoader,?Dataset

1. 定義數(shù)據(jù)集類(lèi) 需要自定義一個(gè)繼承自torch.utils.data.Dataset的類(lèi)，在該類(lèi)中實(shí)現(xiàn)__len__和__getitem__方法。

class?MyDataset(Dataset):def?__init__(self,?data):self.data?=?datadef?__len__(self):return?len(self.data)def?__getitem__(self,?index):#?返回第index個(gè)數(shù)據(jù)樣本return?self.data[index]

1. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集實(shí)例

data?=?[1,?2,?3,?4,?5]
dataset?=?MyDataset(data)

1. 創(chuàng)建dataloader實(shí)例

使用torch.utils.data.DataLoader創(chuàng)建dataloader實(shí)例，可以設(shè)置batch_size、shuffle等參數(shù)。

dataloader?=?DataLoader(dataset,?batch_size=2,?shuffle=True)

1. 使用dataloader讀取數(shù)據(jù)

for?batch?in?dataloader:#?batch為一個(gè)batch的數(shù)據(jù)，可以直接用于訓(xùn)練print(batch)

以上是制作PyTorch的dataloader的簡(jiǎn)單步驟，根據(jù)實(shí)際需求可以進(jìn)行更復(fù)雜的操作，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、并行讀取等。

5.已經(jīng)分類(lèi)的文件生成標(biāo)注文件

假設(shè)你已經(jīng)將所有的圖片按照類(lèi)別分別放到了十個(gè)文件夾中，可以使用以下代碼生成標(biāo)注文件：

import?os
#?定義圖片所在的文件夾路徑和標(biāo)注文件的路徑
img_dir?=?'/path/to/image/directory'
ann_file?=?'/path/to/annotation/file.txt'
#?遍歷每個(gè)類(lèi)別文件夾中的圖片，將標(biāo)注信息寫(xiě)入到標(biāo)注文件中
with?open(ann_file,?'w')?as?f:for?class_id?in?range(1,?11):class_dir?=?os.path.join(img_dir,?'class{}'.format(class_id))for?filename?in?os.listdir(class_dir):if?filename.endswith('.jpg'):#?寫(xiě)入圖片的文件名和類(lèi)別f.write('{}?{}\n'.format(filename,?class_id))