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我开始使用torch 7，我想制作我的数据集进行分类。我已经制作了像素图像和相应的标签。但是，我不知道如何将这些数据提供给火炬。我从其他人那里阅读了一些代码，发现他们正在使用扩展名为“.t7”的数据集，我认为它是一种张量类型。这样对吗？而且我想知道如何将我的像素图像（实际上，我使用 MNIST 数据集使用 Matlab 制作它们）转换为与 Torch 兼容的 t7 扩展。必须有 t7 格式的数据集结构，但我找不到它（也适用于标签）。

总而言之，我有像素图像和标签，并希望将它们转换为与手电筒兼容的 t7 格式。

提前致谢！

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数据集 '.t7' 是带有标签的张量表。例如下面的 lua 代码：

if (not paths.filep("cifar10torchsmall.zip")) then
    os.execute('wget -c https://s3.amazonaws.com/torch7/data/cifar10torchsmall.zip')
    os.execute('unzip cifar10torchsmall.zip')
end
Readed_t7 = torch.load('cifar10-train.t7')
print(Readed_t7)

将通过 itorch 返回：

{
  data : ByteTensor - size: 10000x3x32x32
  label : ByteTensor - size: 10000
}

这意味着该文件包含一个包含两个 ByteTensor 的表，一个标记为“数据”，另一个标记为“标签”。

要回答您的问题，您应该首先阅读您的图片（例如使用 torchx：https ://github.com/nicholas-leonard/torchx/blob/master/README.md ），然后将它们与您的标签张量放在一张表格中. 以下代码只是帮助您的草稿。它考虑了以下情况：有两个类，所有图像都在同一个文件夹中，并通过这些类排序。

require 'torchx';

--Read all your dataset (the chosen extension is png)
files = paths.indexdir("/Path/to/your/images/", 'png', true)
data1 = {}
for i=1,files:size() do
   local img1 = image.load(files:filename(i),3)
   table.insert(data1, img1)
end

--Create the table of label according to 
label1 = {}
for i=1, #data1 do
    if i <= number_of_images_of_the_first_class then
        label1[i] = 1
    else
        label1[i] = 2
    end
end

--Reshape the tables to Tensors
label = torch.Tensor(label1)
data = torch.Tensor(#data1,3,16,16)
for i=1, #data1 do
    data[i] = data1[i]
end

--Create the table to save
Data_to_Write = { data = data, label = label }

--Save the table in the /tmp
torch.save("/tmp/Saved_Data.t7", Data_to_Write)

应该可以编写一个不那么可怕的代码，但这个代码详细说明了所有步骤，并适用于 torch 7 和 Jupyter 5.0.0 。

希望能帮助到你。

问候

于 2016-08-30T11:11:17.483 回答