RenderedSST2

class torchvision.datasets.RenderedSST2(root: ~typing.Union[str, ~pathlib.Path], split: str = 'train', transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, target_transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, download: bool = False, loader: ~typing.Callable[[str], ~typing.Any] = <function default_loader>)

Rendered SST2 数据集.

Rendered SST2 是一个图像分类数据集，用于评估模型的光学字符识别能力。该数据集是通过渲染 Standford Sentiment Treebank v2 数据集中的句子生成的。

该数据集包含两个类别（positive 和 negative），分为三个部分：训练集包含 6920 张图像（3610 张 positive 和 3310 张 negative），验证集包含 872 张图像（444 张 positive 和 428 张 negative），测试集包含 1821 张图像（909 张 positive 和 912 张 negative）。

参数：

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录。

• split (string, 可选) – 数据集分割，支持 "train"（默认）、“val” 和 "test"。

• transform (callable, 可选) – 一个函数/变换，它接收 PIL 图像或 torch.Tensor（取决于给定的加载器），并返回变换后的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (callable, 可选) – 一个函数/变换，它接收目标并对其进行变换。

• download (bool, 可选) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放在根目录中。如果数据集已下载，则不会再次下载。默认为 False。

• loader (callable, 可选) – 一个函数，根据图像路径加载图像。默认情况下，它使用 PIL 作为图像加载器，但用户也可以传入 torchvision.io.decode_image 以直接将图像数据解码为张量。

特殊成员：

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

参数：

index (int) – 索引

返回：

样本和元数据，可选地通过相应的变换进行变换。

返回类型：

(Any)