Pytorch 如何从torchvision.datasets.ImageFolder获取n个图像

我目前正在CNN上使用Pytork进行实验，我希望模型能够完成的任务是对图像进行分类

我知道使用

torchvision.datasets.ImageFolder

可以根据每个子文件夹的名称作为标签，从我的培训文件夹加载所有图像

我计划只从

ImageFolder

随机获取n个图像，但据我所知，没有任何机制可以将

ImageFolder

随机加载n个图像，其中

n

是从1到所有可用图像的任意数字

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我该怎么做？感谢您的帮助

您可以使用Pyrotch的

subset

类创建

ImageFolder

的子集。如果您愿意，我们可以使用numpy或其他方法生成随机索引

dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(...)
dataset_subset = torch.utils.data.Subset(dataset, numpy.random.choice(len(dataset), n, replace=False))

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您可以将

DataLoader

与

ImageFolder

数据集一起使用

batch\u size=n

和

shuffle=True

。使用batch size是否仍然加载所有数据？batch\u size定义数据集的单个样本的大小。因此，您可以对一批尺寸为n的样品进行取样。然后仅加载n个图像。当然，假设您在数据加载程序的第一次迭代后停止。我明白了，所以如果我需要批处理加载的数据，我仍然可以这样做吗？啊，也许我误解了您想要做什么。如果您只想获取大小为n的ImageFolder的子集，则可以使用

子集

数据集，并提供一个在0和ImageFolder数据集长度之间随机选择的n个索引的列表。