pytorch中ImageFolder()使用方法

对于新手入门，我们最常见的就是猫狗分类数据集，但是对于已经在本地的图像文件，我们一改如何加载进来呢？

这里pytorch中给出了ImageFolder函数，它可以将指定路径下的所有图像读取进来，对于ImageFolder使用方法，我们需要将所有图像按照文件夹保存，例如所有猫的图像放入到cat文件夹中，所有狗的图像放入到dog文件夹中，该函数就会自动识别类别，将图像所在的目录名称作为label。

torchvision.datasets.ImageFolder()

参数列表：

• root：图像文件读取路径
• transform：对图像数据采取的数据增强策略
• target_transform：对label进行转换
• loader：指定加载图像的函数
• is_valid_file：获取图像路径，检查文件的有效性

下面给出代码示例，例如我们图像有两个类别：ants和bees，我们需要将对应的图像放入到相应的文件夹中即可。

data_path = r'./data/train'
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(data_path)

返回对应图像

返回对应label

如果需要对读取的图像进行处理，只需要将transform操作作为参数传入即可。