pytorch datasetfolder

PyTorch中的DatasetFolder是一个用于读取文件夹数据集的类。数据集应该在文件夹中进行组织，文件夹中的每个子目录都包含同一类数据。DatasetFolder类将为每个子目录分配一个标签，并提供一个索引接口来访问数据和标签。

使用DatasetFolder类需要先导入“torchvision.datasets”模块，然后实例化一个DatasetFolder对象，指定数据集所在的文件夹路径和数据变换方式。可以自定义数据变换方式，如图像的裁剪或随机翻转等操作。

示例代码如下：

from torchvision.datasets import DatasetFolder
from torchvision.transforms import transforms
root_dir = '/path/to/dataset_folder'
transform = transforms.Compose([                 transforms.Resize(256),                 transforms.CenterCrop(224),                 transforms.ToTensor()])
dataset = DatasetFolder(root=root_dir, loader=<your_custom_loader>, transform=transform)
其中，root_dir表示数据集所在的文件夹路径，transform是数据增强的方式，可以通过transforms.Compose方法串联多个数据处理操作。loader用于指定自定义的数据加载方法。
实例化DatasetFolder对象后，可以通过下标索引的方式获取某个样本的数据和标签，如：
data, label = dataset[0]
其中，data是处理后的样本数据，label是样本对应的标签。