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这篇文章主要介绍pytorch如何加载自己的图像数据集，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

之前学习深度学习算法，都是使用网上现成的数据集，而且都有相应的代码。到了自己开始写论文做实验，用到自己的图像数据集的时候，才发现无从下手 ，相信很多新手都会遇到这样的问题。

下面代码实现了从文件夹内读取所有图片，进行归一化和标准化操作并将图片转化为tensor。最后读取第一张图片并显示。

# 数据处理
import os
import torch
from torch.utils import data
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
 transforms.ToTensor(), # 将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
 # transforms.Normalize(mean=[.5, .5, .5], std=[.5, .5, .5]) # 标准化至[-1,1]
])

#定义自己的数据集合
class FlameSet(data.Dataset):
 def __init__(self,root):
  # 所有图片的绝对路径
  imgs=os.listdir(root)
  self.imgs=[os.path.join(root,k) for k in imgs]
  self.transforms=transform

 def __getitem__(self, index):
  img_path = self.imgs[index]
  pil_img = Image.open(img_path)
  if self.transforms:
   data = self.transforms(pil_img)
  else:
   pil_img = np.asarray(pil_img)
   data = torch.from_numpy(pil_img)
  return data

 def __len__(self):
  return len(self.imgs)

if __name__ == '__main__':
 dataSet=FlameSet('./test')
 print(dataSet[0])