数据集中每类的图像数量，PyTorch

【问题标题】：Number of images per class in dataset, PyTorch数据集中每类的图像数量，PyTorch
【发布时间】：2021-07-09 06:43:42
【问题描述】：

我正在处理一个图像数据集，其中图像被分为 10 个类别（CIFAR10 数据集）。我正在使用 PyTorch。请，我想知道如何通过循环遍历数据集来确定每个类的图像数量。提前感谢您的回复。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以做两件事。

首先创建一个字典 img_dict，其中包含 CIFAR10 数据集的所有类。将所有值初始化为 0。
接下来循环遍历数据集，并根据 img_dict 中的类键继续递增值

dataset = CIFAR10(root='data/', download=True, transform=ToTensor())
dataset_size = len(dataset)
classes = dataset.classes
num_classes = len(dataset.classes)
img_dict = {}
for i in range(num_classes):
    img_dict[classes[i]] = 0

for i in range(dataset_size):
    img, label = dataset[i]
    img_dict[classes[label]] += 1

img_dict

你会得到如下输出：

number of images per class:

【讨论】：

循环遍历数据集需要很长时间