如何将PyTorch中的DataLoader更改为读取一幅图像进行预测？

Question

目前，我有一个预先训练过的模型，它使用数据加载器读取一批图像来训练模型。

self.data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, 
   num_workers=1, pin_memory=True)

...

model.eval()
for step, inputs in enumerate(test_loader.data_loader):
   outputs = model(torch.cat([inputs], 1))

...

我想对图像进行处理（预测），因为它们是从队列中到达的。它应该类似于读取单个图像并运行模型对其进行预测的代码。大致如下：

from PIL import Image

new_input = Image.open(image_path)
model.eval()
outputs = model(torch.cat([new_input ], 1))

我想知道您是否可以指导我如何做到这一点，并在DataLoader中应用相同的转换。

Answer 1

我不知道dataLoader，但您可以使用以下功能加载单个图像：

def safe_pil_loader(path, from_memory=False):
try:
    if from_memory:
        img = Image.open(path)
        res = img.convert('RGB')
    else:
        with open(path, 'rb') as f:
            img = Image.open(f)
            res = img.convert('RGB')
except:
    res = Image.new('RGB', (227, 227), color=0)
return res

对于应用转换，您可以执行以下操作：

trans = transforms.Compose([
            transforms.Resize(299),
            transforms.CenterCrop(299),
            transforms.ToTensor(),
            normalize,
        ])
img=trans(img)

Answer 2

您可以使用IterableDataset执行此操作：

from torch.utils.data import IterableDataset

class MyDataset(IterableDataset):
    def __init__(self, image_queue):
      self.queue = image_queue

    def read_next_image(self):
        while self.queue.qsize() > 0:
            # you can add transform here
            yield self.queue.get()
        return None

    def __iter__(self):
        return self.read_next_image()

和batch_size=1：

import queue
import torchvision.transforms.functional as TF

buffer = queue.Queue()
new_input = Image.open(image_path)
buffer.put(TF.to_tensor(new_input)) 
# ... Populate queue here

dataset = MyDataset(buffer)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1)
for data in dataloader:
   model(data) # data is one-image batch of size [1,3,H,W] where 3 - number of color channels