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

只有当 fer2013.csv 或 icml_face_data.csv 文件存在于 root/fer2013/ 目录中时，该数据集才能返回测试标签。如果仅存在 train.csv 和 test.csv 文件，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 root/fer2013 目录。该目录可以包含 fer2013.csv、icml_face_data.csv，或者同时包含 train.csv 和 test.csv。优先级按此顺序确定，即如果 fer2013.csv 存在，则其余文件将被忽略。所有这些（组合）文件包含相同的数据并为了方便而得到支持，但只有 fer2013.csv 和 icml_face_data.csv 能够返回非 None 的测试标签。

• **split** (字符串, 可选) – 数据集拆分，支持 "train" (默认) 或 "test"。

• **transform** (可调用对象, 可选) – 一个接收 PIL 图像并返回变换后版本的函数/变换。例如，transforms.RandomCrop

• **target_transform** (可调用对象, 可选) – 一个接收目标值并对其进行变换的函数/变换。

特殊成员：

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

参数：

**index** (int) – 索引

返回：

样本和元数据，可选地由相应的变换进行变换。

返回类型：

(Any)