如何使用 Pytorch 为每个批次创建图像？
How can I create images for each batch using Pytorch?
我想制作一个二进制 classifier classifies 以下内容：
Class 1.一些我已有的图片
Class 2.我从一个函数创建的一些图像，使用class 1.
的图像
问题是，为了加快进程，我不想预先创建两个 class 并加载它们，而是希望为每个批次创建 class 2 个图像.
关于如何解决这个问题有什么想法吗？如果我像往常一样使用DataLoader，我必须直接输入两个class的图像，但是如果我仍然没有第二个class的图像我不知道怎么办它。
谢谢。
您至少可以通过两种方式解决问题。
- （首选）您创建自定义
Dataset class、AugDset，这样 AugDset.__len__() returns 2 * len(real_dset)，当 idx > len(imgset), AugDset.__getitem__(idx) 从 real_dset(idx). 生成合成图像
- 您创建自定义
collate_fn 函数，传递给 DataLoader，给定一个批次，它会使用您合成生成的图像对其进行扩充。
我想制作一个二进制 classifier classifies 以下内容：
Class 1.一些我已有的图片
Class 2.我从一个函数创建的一些图像，使用class 1.
的图像问题是，为了加快进程，我不想预先创建两个 class 并加载它们，而是希望为每个批次创建 class 2 个图像.
关于如何解决这个问题有什么想法吗？如果我像往常一样使用DataLoader，我必须直接输入两个class的图像，但是如果我仍然没有第二个class的图像我不知道怎么办它。
谢谢。
您至少可以通过两种方式解决问题。
- （首选）您创建自定义
Datasetclass、AugDset，这样AugDset.__len__()returns2 * len(real_dset)，当idx > len(imgset),AugDset.__getitem__(idx)从real_dset(idx). 生成合成图像
- 您创建自定义
collate_fn函数，传递给DataLoader，给定一个批次，它会使用您合成生成的图像对其进行扩充。