【猫狗数据集】pytorch训练猫狗数据集之创建数据集

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链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw
提取码：2xq4

猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一种是实现读取数据集类，该类继承torch.utils.Dataset，并重写__getitem__和__len__。

 

先将猫和狗从训练集中区分开来，分别放到dog和cat文件夹下：

import glob
import shutil
import os

#数据集目录
path = "./ml/dogs-vs-cats/train"
#训练集目录
train_path = path+'/train'
#测试集目录
test_path = path+'/test'

#将某类图片移动到该类的文件夹下
def img_to_file(path):
    print("=========开始移动图片============")
    #如果没有dog类和cat类文件夹，则新建
    if not os.path.exists(path+"/dog"):
            os.makedirs(path+"/dog")
    if not os.path.exists(path+"/cat"):
            os.makedirs(path+"/cat")
    print("共：{}张图片".format(len(glob.glob(path+"/*.jpg"))))
    #通过glob遍历到所有的.jpg文件
    for imgPath in glob.glob(path+"/*.jpg"):
        #print(imgPath)
        #使用/划分
        img=imgPath.strip("\n").replace("\\","/").split("/")
        #print(img)
        #将图片移动到指定的文件夹中
        if img[-1].split(".")[0] == "cat":
            shutil.move(imgPath,path+"/cat")
        if img[-1].split(".")[0] == "dog":
            shutil.move(imgPath,path+"/dog")
    print("=========移动图片完成============")    
img_to_file(train_path)
print("训练集猫共：{}张图片".format(len(glob.glob(train_path+"/cat/*.jpg"))))
print("训练集狗共：{}张图片".format(len(glob.glob(train_path+"/dog/*.jpg"))))

然后从dog中和cat中分别抽取1250张，共2500张图片作为测试集。

import random

def split_train_test(fileDir,tarDir):

        if not os.path.exists(tarDir):
            os.makedirs(tarDir)
        pathDir = os.listdir(fileDir)    #取图片的原始路径
        filenumber=len(pathDir)
        rate=0.1    #自定义抽取图片的比例，比方说100张抽10张，那就是0.1
        picknumber=int(filenumber*rate) #按照rate比例从文件夹中取一定数量图片
        sample = random.sample(pathDir, picknumber)  #随机选取picknumber数量的样本图片
        print("=========开始移动图片============")
        for name in sample:
                shutil.move(fileDir+name, tarDir+name)
        print("=========移动图片完成============")
split_train_test(train_path+'/dog/',test_path+'/dog/')  
split_train_test(train_path+'/cat/',test_path+'/cat/')  

最终，我们就有以下结构了：

其中train包含22500张图片，其中dog类和cat类各11250张。test包含2500张图片，其中dog类和cat类各1250张。

发现测试集还是有点少，那就再来一遍了。

最后，train包含20250张图片，其中dog类和cat类各10125张。test包含4750张图片，其中dog类和cat类各2375张。