FileNotFoundError:具有自定义数据集的ImageFolder
FileNotFoundError:具有自定义数据集的ImageFolder
提问于 2022-10-23 23:25:02
我正在使用格式的自定义数据集
folder
│
│
└--train
└--──class1
| │ file011
| │ file012
|
|
└───--class2
│ file021
│ file022
└--val
└--──class1
| │ file011
| │ file012
|
|
└───--class2
│ file021
│ file022当尝试加载数据集时
data_dir = r'PATH_TO_DATA/train'
dataset = datasets.ImageFolder(data_dir, ...)
FileNotFoundError: Found no valid file for the classes Cat, Deer, Dog, Human. Supported extensions are: .jpg, .jpeg, .png, .ppm, .bmp, .pgm, .tif, .tiff, .webp我发现的唯一类似于此的问题是here，但是在他们的例子中，似乎有一个.ipynb_checkpoints文件导致了这个问题。这里似乎不是这样的。
我还检查了隐藏文件，并确保扩展名是可接受的。
编辑:一个重要的信息，我没有意识到，问题似乎是问题。我使用Rclone在远程托管这些数据，挂载onedrive来访问这些数据。当直接访问数据时，dataset读取得很好。它似乎是一个ImageFolder通过远程访问访问数据的问题，而不是任何其他问题。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-10-24 04:40:12
分解问题的一种方法是打开一个带有枕头的文件。
import torch
import torchvision.transforms.funcional as TF
from PIL import Image
img = Image.open('PATH_TO_DATA/train/class1/file011')
img = TF.pil_to_tensor(img)
print(f'[DEBUG] img: {img.shape}, {img.min()}, {img.max()}')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74175472
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