pytorch輸入資料pipeline一般遵循乙個「三步走」的策略，一般pytorch 的資料載入到模型的操作順序是這樣的：
① 建立乙個 dataset 物件。必須實現__len__()、getitem()這兩個方法，這裡面會用到transform對資料集進行擴充。
② 建立乙個 dataloader 物件。它是對dataset物件進行迭代的，一般不需要事先裡面的其他方法了。
③ 迴圈遍歷這個 dataloader 物件。將img, label載入到模型中進行訓練。
第一步：建立乙個 dataset 物件。
class imgdataset(dataset):
def __init__(self, annotations_path, images_path, shape=(600, 600), data_class="cam1"):
self.shape = shape
self.images_path = images_path
self.images_name, self.images_height, self.images_width, self.images_label, self.images_bbox \
= read_data(annotations_path, data_class)
self.transform = transforms()
def __len__(self): # # # 資料集中資料的個數
return len(self.images_name)
def __getitem__(self, index): # # # 返回資料
image_path = self.images_path + self.images_name[index]
images_height = self.images_height[index]
image_width = self.images_width[index]
image_bbox = self.images_bbox[index]
img, box = self.transform(image_path, images_height, image_width, image_bbox, self.shape)
# img = self.images_data[index]
# box = self.bbox_data[index]
label = self.images_label[index]
return img, box, label
dataset = imgdataset() # 載入全部資料
train_set, test_set = torch.utils.data.random_split(dataset, [num_train_samples, len(dataset) - num_train_samples]) # #劃分訓練集和測試集
train_loader = dataloader(dataset=train_set, batch_size=args.batch_size, shuffle=true, num_workers=4) # 分批次劃分資料，以待餵入網路
for epoch in range(args.num_epochs):
for i, (img, box, label) in enumerate(train_loader):
# forward
if i % 5 == 0:
print(f'[ | epoch: / | iter: / | img: | box: | labels: ]')
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