在學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們通常使用的就是公開的數(shù)據(jù)集，這里，我們不使用公開數(shù)據(jù)集，直接導(dǎo)入自己的圖片數(shù)據(jù)，下面，就簡單寫個程序?qū)崿F(xiàn)批量圖片的導(dǎo)入。

import osfrom PIL import Imageimport numpy as npimport torchpath='E:\\3-10\\cat'IMG=[]filenames=[name for name in os.listdir(path)]for i,filename in enumerate(filenames):    img=Image.open(os.path.join(path,filename))    img=img.resize((28,28))#將圖片像素改為28x28    img=np.array(img)#將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為numpy    img=torch.from_numpy(img)#將numpy轉(zhuǎn)換為tensor張量    img=img.permute(2,0,1)#將H，W，C轉(zhuǎn)換為C，H，W    IMG.append(img)#得到圖片列表IMGEND=torch.stack([ig for ig in IMG],dim=0)#堆疊tensor??????????????

>>> IMGEND.size()torch.Size([5, 3, 28, 28])

借助上述代碼，我們便可將我們準(zhǔn)備的圖片帶入計算機(jī)，以便開展接下來的任務(wù)。

注：對上述代碼稍加修改，便可引入標(biāo)簽，修改圖片大小，分為訓(xùn)練集和測試集等等操作。