pytorch之imagefolder使用詳解
pytorch之imagefolder
torchvision已經預先實現了常用的dataset，包括前面使用過的cifar-10，以及imagenet、coco、mnist、lsun等資料集，可通過諸如torchvision.datasets.cifar10來呼叫。在這裡介紹乙個會經常使用到的dataset——imagefolder。用此函式進行處理的時候，會自動會的label命名 0，1，3… 方便接下來的loss計算。返回值為該目錄下所有的檔案。
1.imagefolder(root, transform=none, target_transform=none, loader=default_loader)
它主要有四個引數：
target_transform：對label的轉換,target_transform：對類別進行預處理的操作，輸入為 target，輸出對其的轉換。如果不傳該引數，即對 target 不做任何轉換，返回的順序索引 0,1, 2…
label是按照資料夾名順序排序後存成字典，即，一般來說最好直接將資料夾命名為從0開始的數字，這樣會和imagefolder實際的label一致，如果不是這種命名規範，建議看看self.class_to_idx屬性以了解label和資料夾名的對映關係。
結構如下所示：
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