FER2013

class torchvision.datasets.FER2013(root: Union[str, Path], split: str = 'train', transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None)

FER2013 数据集。

注意

仅当 fer2013.csv 或 icml_face_data.csv 存在于 root/fer2013/ 中时，此数据集才能返回测试标签。如果仅存在 train.csv 和 test.csv，则测试标签将设置为 None。

参数：

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录，其中存在目录 root/fer2013。此目录可能包含 fer2013.csv、icml_face_data.csv 或两者 train.csv 和 test.csv。优先级按此顺序给出，即如果存在 fer2013.csv，则其余文件将被忽略。所有这些（组合的）文件包含相同的数据，出于方便起见而受支持，但只有 fer2013.csv 和 icml_face_data.csv 能够返回非 None 测试标签。

• split (字符串, 可选) – 数据集分割，支持 "train"（默认）或 "test"。

• transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/转换，它接收一个 PIL 图像并返回一个转换后的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/转换，它接收目标并对其进行转换。

特殊成员：

__getitem__(idx: int) → Tuple[Any, Any]

参数：

索引 (整数) – 索引

返回值：

样本和元数据，可以选择由相应的转换进行转换。

返回类型：

(任何)