詳解Pytorch如何使用nii數(shù)據(jù)做輸入數(shù)據(jù)操作-創(chuàng)新互聯(lián)

小編這次要給大家分享的是詳解Pytorch如何使用nii數(shù)據(jù)做輸入數(shù)據(jù)操作，文章內(nèi)容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。

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使用pix2pix-gan做醫(yī)學(xué)圖像合成的時候，如果把nii數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成png格式會損失很多信息，以為png格式圖像的灰度值有256階，因此直接使用nii的醫(yī)學(xué)圖像做輸入會更好一點。

但是Pythorch中的Dataloader是不能直接讀取nii圖像的，因此加一個CreateNiiDataset的類。

先來了解一下pytorch中讀取數(shù)據(jù)的主要途徑——Dataset類。在自己構(gòu)建數(shù)據(jù)層時都要基于這個類，類似于C++中的虛基類。

自己構(gòu)建的數(shù)據(jù)層包含三個部分

class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets should subclass it. All subclasses should override
``__len__``, that provides the size of the dataset, and ``__getitem__``,
supporting integer indexing in range from 0 to len(self) exclusive.
"""
def __getitem__(self, index):
 raise NotImplementedError
def __len__(self):
 raise NotImplementedError
def __add__(self, other):
 return ConcatDataset([self, other])

文章名稱：詳解Pytorch如何使用nii數(shù)據(jù)做輸入數(shù)據(jù)操作-創(chuàng)新互聯(lián)
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