ImageFolder详解 1、数据准备2、ImageFolder类的定义transforms.ToTensor()解析 3、ImageFolder返回对象 1、数据准备 创建一个文件夹，比如叫dataset，将cat和dog文件夹都放在dataset文件夹路径下： 2、ImageFolder类的定义 class ImageFolder(DatasetFolder):def

文章目录 0. 前言1. ImageFolder功能2 基本使用方法及参数解析2.1 基本调用方式2.2 构造参数说明2.3 属性2.4 方法 3. PyTorch实例说明3.1 实例数据集3.2 实例说明 0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。

datasets.ImageFolder用法，是将文件夹的名字转化为标签。用于分类任务。 from torchvision import datasetstrain_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "train"),transform=data_transform["train"])  比如在flowe

1、torchvision已经余弦实现了常用的Dataset，包括CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。 2、ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件下存储同一类别的图片，文件夹名为类名，构造函数如下： ImageFolder(root,transform=Non

目录 导包 数据集 下载数据集 数据集特点分析 torchvision.datasets.ImageFolder() 数据集整理 思路 根据图片名读标签 建立标签子文件夹 数据集划分 调用数据集处理函数 读取数据集  torchvision.datasets.ImageFolder()源码及解读 源码 解读 torchvision.datasets.ImageFol