用dataset類讀取：
from torch.utils.data import dataset #載入dataset類，在torch工具箱內，常用的工具區utils,其中關於資料的data區中匯入
from pil import image #讀取。或者用opencv,寫為import cv2
class mydata(dataset): #繼承dataset類
def __init__(self,root_dir,lable_dir): #類的例項化，主函式建立例項物件時，自動呼叫該函式，主要作為外部資訊傳入類中私有方法的介面
self.lable_dir=lable_dir #的標籤資訊
self.img_name=os.listdir(self.root_dir)#os開啟目錄，listdir函式返回目錄下檔案（夾）的名稱列表
def __getitem__(self, idx): #例項化__getitem__方法，idx代表索引。實力物件通過：物件[idx]，python會自動呼叫該函式
img_name=self.img_name[idx] #列表中索引為idx的值（檔名稱，此處值名稱）賦給img_name
img_path=os.path.join(self.root_dir,img_name)#具體的路徑，用os.path.join方法連線兩個路徑
img=image.open(img_path) #開啟，將資訊賦值給img,具體包含的資訊可以在python console中檢視
lable = self.lable_dir #lable賦值
return img,lable #返回資訊和標籤
def __len__(self): #例項化__len__方法
return len(self.img_name) #返回一共多少張，即列表的長度
ants_root_dir="e:\\pytorch pycharm\\hymenoptera_data\\train\\ants" #檔案目錄資訊。一般複製到project下可以複製相對路徑
ants_lable_dir="ants" #索引資訊
ants_dataset=mydata(ants_root_dir,ants_lable_dir) #建立螞蟻的例項物件
img,lable=ants_dataset[0] #ants_dataset[idx]自動呼叫__getitem__方法
img.show() #img.show()方法展示
bees_root_dir="e:\\pytorch pycharm\\hymenoptera_data\\train\\bees"
bees_lable_dir="bees"
bees_dataset=mydata(bees_root_dir,bees_lable_dir) #建立蜜蜂的例項物件
train_dataset=ants_dataset+bees_dataset #+號可以把兩個資料集合並，索引範圍變為兩類數量之和，通常用於訓練時數量不足，補充仿造的資料集的情況
img,lable=train_dataset[124] #索引號增加
img.show()
mmdetection之dataset類解讀
總結本篇是mmdetection原始碼解讀第二篇，主要講解mmdetection是初始化資料類的。本文以coco資料集為例，當然，原始碼解讀不可能面面俱到，重要的是揣摩設計者的思想以及實現過程。另外，本文先暫時不予介紹dataloader構建過程。通常我們利用pytorch讀取資料集需要構建兩個部分...
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dataset與sqldataadapter物件是微軟在ado.net中推出的新一代的資料訪問方式，有些情況下非常適合使用 dataset，例如在設計原型 開發小型系統和支援實用程式時。但是，在企業系統中使用 dataset 可能並不是最佳的解決方案，因為對企業系統來說，易於維護要比投入市場的時間更...