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产生此次实验的原因:当我使用pytorch进行神经网络的训练时,需要每次向CNN传入一组图像,并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中:
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B文件夹:图片1b, 图片2b,图片3b……图片1000b
所以在每个循环里,我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb。
测试一:通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator
dataset = dset.ImageFolder( root='./folder1', transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5), (0.5,0.5,0.5)), # bring images to (-1,1) ]) ) dataloader1 = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=opt.batchSize, shuffle=True, num_workers=opt.workers) iterator1 = iter(dataloader1) for i in range(1,1001): data = iterator1.next() data2 = iterator2.next()
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