使用 PyTorch 将自己的图片数据转换为可训练的数据格式
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简介：
本教程介绍如何利用PyTorch框架将个人图像数据集准备成可供深度学习模型训练的格式，涵盖数据预处理和加载的关键步骤。
为了使用自己的图像数据，并且需要仿照pytorch的数据输入方式创建一个新的类，在这种情况下，数据格式为numpy.ndarray。首先将图片保存到numpy数组中，然后可以按照以下步骤来创建类：
```python
from torch.utils.data import Dataset
import numpy as np
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None):
self.path_img = path_img # 图片路径或实际的numpy数组数据
self.targets = path_target # 目标路径或者目标的实际数据
self.transforms = transforms
```
注意：`path_img` 和 `path_target` 可以是文件路径，也可以直接是包含图像和标签的numpy.ndarray。如果需要对图片进行变换（如缩放、裁剪等），可以传入一个transform对象到构造函数中。
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