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。但是，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，后者期望类标签在范围[0, C-1]内

警告

此类需要 scipy 从.mat格式加载数据。

参数：

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

• split (string) – {‘train’, ‘test’, ‘extra’} 之一。相应地选择数据集。‘extra’ 是额外的训练集。

• transform (callable, optional) – 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 (callable, optional) – 一个函数/转换，它接收目标并对其进行转换。

• download (bool, optional) – 如果为真，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，则不会再次下载。

特殊成员：

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

参数：

index (int) – 索引

返回值：

(image, target)，其中 target 是目标类的索引。

返回类型：

tuple