SVHN

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

SVHN 数据集。注意：SVHN 数据集将标签 10 分配给数字 0。然而，在此数据集中，我们将标签 0 分配给数字 0，以与 PyTorch 损失函数兼容，后者期望类别标签在 [0, C-1] 范围内。

警告

此类别需要 scipy 来加载 .mat 格式的数据。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录，数据存储在此处。

• split (string) – {‘train’, ‘test’, ‘extra’} 之一。据此选择数据集。‘extra’ 是额外训练集。

• transform (callable, optional) – 一个函数/变换，接收 PIL 图像并返回变换后的版本。例如，transforms.RandomCrop

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

• download (bool, optional) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已下载，则不再重复下载。

特殊成员:

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

参数:

index (int) – 索引

返回:

(image, target)，其中 target 是目标类别的索引。

返回类型:

tuple