网站开发的软硬件需求网络营销的概念及特征

解决任何真实问题的重要一步是获取数据，Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。

我们将从

https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats/data

下载猫狗数据集，并对其进行一定的操作，以正确的导入到我们的计算机，为接下来的模型训练做准备。

数据集（带有标号的）包含25000张图片，猫狗各一半，图片格式如下：

类别.序号.jpg，比如

• cat.1.jpg，cat.2.jpg,cat.3.jpg,....cat.12449.jpg

• dog.1.jpg,dog.2.jpg,dog.3.jpg,.....dog.12499.jpg

共计25000张。

直接将其导入计算机显然是不行的，我们必须对图片名进行处理，接着构建自己的Dataset类。

首先对图片名进行处理：

import ospath="E:\\3-10\\source\\train\\"filenames=[name for name in os.listdir(path)]j=0k=0catList=[]dogList=[]for i,filename in enumerate(filenames):    src=path+filename    namelist=filename.split('.')    if namelist[0]=='cat':        j=j+1        dst=namelist[0]+str(j)+'.0'+'.'+namelist[2] #猫标签设置为0        catList.append(dst)#获得cat的图片名集合    else:        k=k+1        dst=namelist[0]+str(k)+'.1'+'.'+namelist[2] #狗标签设置为1        dogList.append(dst)#获得dog的图片名集合    dst=path+dst    os.rename(src,dst)

注：path为下载的数据集图片的路径

在这步操作后，cat和dog的图片名则变为了下列格式：

• cat1.0.jpg,

• cat2.0,jpg

• cat3.0.jpg

• ....

• cat12500.0.jpg

• dog1.1.jpg,

• dog2.1.jpg

• ....

• dog12500.1.jpg

需要强调的是这里的cat1，dog1...，jpg格式仅仅是一个习惯，没有太多的含义，真正重要的是0，1，...,这是个标签，指明了这张图片的类别,并在构建Dataset类时发挥作用。0代表cat,而1代表dog。

同时，catList和dogList还分别存储了猫和狗的图片路径名程，就像这样。

• ['cat1.0.jpg', 'cat2.0.jpg', 'cat3.0.jpg', 'cat4.0.jpg', 'cat5.0.jpg'...]

• ['dog1.1.jpg', 'dog2.1.jpg', 'dog3.1.jpg', 'dog4.1.jpg', 'dog5.1.jpg'...]

之所以这样处理，是因为为了易于划分训练集和测试集。

接着，实现自己的Dataset类​​​​​​​

import torch import os from torch.utils.data import Dataset from torchvision import transforms from PIL import Image import numpy as np 
class MyDataset(Dataset):     def __init__(self,path_file,namelists,transform=None):         self.path_file=path_file        self.imgs=namelists         self.transform=transform     def __len__(self):         return len(self.imgs)     def __getitem__(self, idx):         #get the image         img_path = os.path.join(self.path_file,self.imgs[idx])        image=Image.open(img_path)         image=image.resize((28,28))#修改图片大小，默认大小         if self.transform:             image = self.transform(image)         #get the label
        str1=self.imgs[idx].split('.')         label=eval(str1[1])         return image, labeltrain_data=MyDataset(path,catList[0:10000]+dogList[0:10000],transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),                                                                                     transforms.Resize((224,224))]) ) test_data=MyDataset(path,catList[10000:12500]+dogList[10000:12500],transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),                                                                                            transforms.Resize((224,224))]) )

训练集和测试集按8：2的比例划分。

导入DataLoader:​​​​​​​

train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) test_loader=torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=True)

测试：​​​​​​​

#测试len(train_data)20000
len(test_data)5000
imgs,labels=next(iter(train_loader))
imgs.size()torch.Size([32, 3, 224, 224])
labels.size()torch.Size([32])
labelstensor([0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1,        1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0])