一共25000张图片，猫猫狗狗各占一半。图片名称为："cat.x.jpg"
对图片名称进行处理：
importospath="D:\\Users\\Twilight\\PycharmProjects\\catdog\\train\\"filenames=[namefornameinos.listdir(path)]j=0k=0catList=[]dogList=[]fori,filenameinenumerate(filenames):src=path+filenamenamelist=filename.split('.')ifnamelist[0]=='cat':j=j+1dst=namelist[0]+str(j)+'.0'+'.'+namelist[2]#猫标签设置为0catList.append(dst)#获得cat的图片名集合else:k=k+1dst=namelist[0]+str(k)+'.1'+'.'+namelist[2]#狗标签设置为1dogList.append(dst)#获得dog的图片名集合dst=path+dstos.rename(src,dst)
这里报错了，解决一下：
emm，就是代码第二行两个反斜杠忘加了：
path="D:\\Users\\Twilight\\PycharmProjects\\Resnet18\\train\\"
运行完后：
这里改名称只是习惯问题，重要的是标签问题，0代表猫猫，1代表狗狗，指明图片的类别，并在构建Dataset类时发挥作用。另外，catList和dogList分别存储了猫猫和狗狗的图片名称的路径，是为了划分训练集和测试集。
紧接着，实现自己的Dataset类：
代码：（训练集和测试集按8：2）
importtorchimportosfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImageimportnumpyasnpclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,path_file,namelists,transform=None):self.path_file=path_fileself.imgs=namelistsself.transform=transformdef__len__(self):returnlen(self.imgs)def__getitem__(self,idx):#gettheimageimg_path=os.path.join(self.path_file,self.imgs[idx])image=Image.open(img_path)image=image.resize((28,28))#修改图片大小，默认大小ifself.transform:image=self.transform(image)#getthelabelstr1=self.imgs[idx].split('.')label=eval(str1[1])returnimage,label
报错:
然后导入DataLoader:
train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data,batch_size=32,shuffle=True)test_loader=torch.utils.data.DataLoader(test_data,batch_size=32,shuffle=True)