Image processing 使用PyTorch加载自定义图像数据集

我使用的是coil-100数据集，它有100个对象的图像，每个对象72个图像，通过将对象旋转5度，从一个固定的摄像机拍摄。以下是我正在使用的文件夹结构：

数据/列车/obj1/obj01_0.png，obj01_5.png。。。obj01_355.png
.
.
数据/列车/obj85/obj85_0.png，obj85_5.png。。。obj85_355.png
.
.
data/test/obj86/obj86_0.ong，obj86_5.png。。。obj86_355.png
.
.
数据/测试/obj100/obj100_0.ong，obj100_5.png。。。obj100_355.png

我使用了imageloader和dataloader类。列车和测试数据集加载正确，我可以打印类名

train_path = 'data/train/'
test_path = 'data/test/'
data_transforms = {
    transforms.Compose([
    transforms.Resize(224, 224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
    ])
}

train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(
    root=train_path,
    transform= data_transforms
)
test_data = torchvision.datasets.ImageFolder(
    root = test_path,
    transform = data_transforms
)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_data,
    batch_size=None,
    num_workers=1,
    shuffle=False
)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    test_data,
    batch_size=None,
    num_workers=1,
    shuffle=False
)

print(len(train_data))
print(len(test_data))
classes = train_data.class_to_idx
print("detected classes: ", classes)

在我的模型中，我希望通过预训练的resnet传递每个图像，并从resnet的输出生成一个数据集，以馈送到一个双向LSTM。 为此，我需要按类名和索引访问图像。 例如，

pre\u resnet\u train\u data['obj01'][0]

应该是

obj01\u 0.png

，

post\u resnet\u train\u data['obj01'][0]

应该是

obj01\u 0.png

的resnet输出，以此类推。
我是Pytorch的初学者，在过去的两天里，我读了很多关于创建自定义dataset类的教程和stackoverflow问题，但我不知道如何实现我想要的。

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请帮忙

假设您只计划在图像上运行一次“重新发送”，并保存输出供以后使用，我建议您自己编写，派生自。
将每个resnet输出保存在与图像文件相同的位置，扩展名为

.pth

class MyDataset（torchvision.datasets.ImageFolder）：
定义初始化（自、根、变换）：
超级（MyDataset，self）。\uuuuu初始化\uuuuu（根，转换）
定义uu获取项目uu（自身，索引）：
#重写ImageFolder的方法
"""
Args：
索引（int）：索引
返回：
tuple：（sample，resnet，target），其中target是目标类的class_索引。
"""
路径，目标=self.samples[索引]
sample=self.loader（路径）
如果self.transform不是None：
示例=自转换（示例）
如果self.target_transform不是无：
目标=自我。目标\转换（目标）
#这是您加载resnet数据的地方
resnet_path=os.path.join（os.path.splitext（path）[0]，'.pth'）#将映像扩展名替换为.pth
resnet=torch.load（resnet_路径）#加载存储的功能
返回样本、resnet、目标