数据集文件夹¶
- class torchvision.datasets.DatasetFolder(root: Union[str, Path], loader: Callable[[str], Any], extensions: Optional[Tuple[str, ...]] = None, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, is_valid_file: Optional[Callable[[str], bool]] = None, allow_empty: bool = False)[source]¶
一个通用的数据加载器。
可以通过覆盖
find_classes()
方法来自定义默认的目录结构。- 参数:
root (str 或
pathlib.Path
) – 根目录路径。loader (可调用对象) – 用于加载样本的函数,给定其路径。
extensions (元组[字符串]) – 允许的扩展列表。 extensions 和 is_valid_file 不应同时传递。
transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/变换,它接收一个样本并返回一个经过变换的版本。 例如,对于图像,可以使用
transforms.RandomCrop
。target_transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/变换,它接收目标并对其进行变换。
is_valid_file (可调用对象, 可选) – 一个函数,它接收一个文件的路径并检查该文件是否为有效文件(用于检查损坏的文件)。 extensions 和 is_valid_file 不应同时传递。
allow_empty – 如果为 True,则空文件夹被视为有效类别。 如果为 False(默认值),则空文件夹将引发错误。
- find_classes(directory: Union[str, Path]) Tuple[List[str], Dict[str, int]] [source]¶
在以下结构的数据集中查找类别文件夹:
directory/ ├── class_x │ ├── xxx.ext │ ├── xxy.ext │ └── ... │ └── xxz.ext └── class_y ├── 123.ext ├── nsdf3.ext └── ... └── asd932_.ext
此方法可以被重写,以仅考虑类的子集,或适应不同的数据集目录结构。
- 参数:
directory (str) – 根目录路径,对应于
self.root
- 引发:
FileNotFoundError – 如果
dir
没有类文件夹。- 返回:
所有类的列表,以及将每个类映射到索引的字典。
- 返回类型:
- static make_dataset(directory: Union[str, Path], class_to_idx: Dict[str, int], extensions: Optional[Tuple[str, ...]] = None, is_valid_file: Optional[Callable[[str], bool]] = None, allow_empty: bool = False) List[Tuple[str, int]] [source]¶
生成一组样本列表,形式为 (path_to_sample, class)。
这可以被覆盖,例如从压缩的 zip 文件中读取文件,而不是从磁盘读取。
- 参数:
- 引发:
ValueError – 如果
class_to_idx
为空。ValueError – 如果
extensions
和is_valid_file
为 None,或两者都不为 None。FileNotFoundError – 如果任何类都没有找到有效文件。
- 返回:
形式为 (path_to_sample, class) 的样本
- 返回类型: