deep-learning - pytorch ImageFolder 数据大小与原始 imgs 编号不匹配？

Question

我在 train 文件夹中有 21,522 个项目，总计 609.7 MB

train
  -1(3600 png)
  -2(3600 png)
   .
   .
  -6

train_trans = transforms.Compose([
        vision.transforms.Resize(target_size),
        vision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
        vision.transforms.RandomRotation(20),
        #CIFAR10Policy(),
        vision.transforms.ToTensor(),
        vision.transforms.Normalize(
            [0.485, 0.456, 0.406], 
            [0.229, 0.224, 0.225])
])
valid_trans = transforms.Compose([
        vision.transforms.Resize(target_size),
        vision.transforms.RandomResizedCrop(target_size, scale=(0.8,1.0)),
        vision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
        vision.transforms.ToTensor(),
        vision.transforms.Normalize(
            [0.485, 0.456, 0.406], 
            [0.229, 0.224, 0.225])
])
test_trans = transforms.Compose([
        vision.transforms.Resize((size,size)),
        vision.transforms.RandomResizedCrop(target_size, scale=(0.8,1.0)),
        vision.transforms.ToTensor(),
        vision.transforms.Normalize(
            [0.485, 0.456, 0.406], 
            [0.229, 0.224, 0.225])
])

但是当我加载数据集时

train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root= path + 'train/',transform=trans)

不知何故

打印(len(train_dataset)) = 4109

不知何故，它不会加载整个图像文件

Answer 1

如果要访问给定文件夹中的所有图像，则给定的路径应该在上一级。

例如，当您将路径指定为 时root= path + 'train/'，则ImageFolder仅查看文件夹中的../train/文件夹，而不查看该文件夹中的图像文件。因此，要么在 train 文件夹中的文件夹中组织文件，要么确保根文件夹中只有 train 文件夹并提供根文件夹的路径。