python - 如何将 numpy 数组列表加载到 pytorch 数据集加载器？

Question

我有一个巨大的 numpy 数组列表，其中每个数组代表一个图像，我想使用 torch.utils.data.Dataloader 对象加载它。但是 torch.utils.data.Dataloader 的文档提到它直接从文件夹加载数据。我该如何为我的事业修改它？我是 pytorch 的新手，非常感谢任何帮助。我的单个图像的 numpy 数组看起来像这样。图像为RBG图像。

[[[ 70  82  94]
  [ 67  81  93]
  [ 66  82  94]
  ..., 
  [182 182 188]
  [183 183 189]
  [188 186 192]]

 [[ 66  80  92]
  [ 62  78  91]
  [ 64  79  95]
  ..., 
  [176 176 182]
  [178 178 184]
  [180 180 186]]

 [[ 62  82  93]
  [ 62  81  96]
  [ 65  80  99]
  ..., 
  [169 172 177]
  [173 173 179]
  [172 172 178]]

 ..., 

Answer 1

我认为 DataLoader 实际需要的是一个子类 Dataset 的输入。您可以编写自己的子类 Dataset 的数据集类，也可以像我在下面所做的那样使用 TensorDataset:

import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader

my_x = [np.array([[1.0,2],[3,4]]),np.array([[5.,6],[7,8]])] # a list of numpy arrays
my_y = [np.array([4.]), np.array([2.])] # another list of numpy arrays (targets)

tensor_x = torch.Tensor(my_x) # transform to torch tensor
tensor_y = torch.Tensor(my_y)

my_dataset = TensorDataset(tensor_x,tensor_y) # create your datset
my_dataloader = DataLoader(my_dataset) # create your dataloader

适合我。希望对你有帮助。