datasets.ImageFolder应该如何构建

`datasets.ImageFolder` 是 PyTorch 中用于加载图片数据集的类，可以按照文件夹名将图片分为不同的类别。构建 `ImageFolder` 首先需要按照以下结构组织数据集：

root/class_x/xxx.png
root/class_x/xxy.png
root/class_x/xxz.png

root/class_y/123.png
root/class_y/nsdf3.png
root/class_y/asd932_.png

其中 `root` 是数据集的根目录，`class_x` 和 `class_y` 是数据集中的两个类别，`xxx.png`、`xxy.png`、`xxz.png`、`123.png`、`nsdf3.png`、`asd932_.png` 是图片文件。每个类别的图片应该放在一个单独的文件夹中，文件夹的名字就是类别的名字。

然后可以使用以下代码来构建 `ImageFolder` 对象：

import torchvision.datasets as datasets

root = "path/to/dataset"
dataset = datasets.ImageFolder(root=root, transform=None)

其中 `root` 参数是数据集的根目录，`transform` 参数是一个可选的数据预处理函数，可以用来对图像进行转换操作，例如裁剪、缩放、标准化等。如果不需要进行数据预处理，可以设置为 `None`。构建完成后，可以使用 `dataset.classes` 属性获取数据集中所有类别的名称，使用 `dataset.class_to_idx` 属性将类别名称映射到类别索引，使用 `dataset[idx]` 来获取数据集中第 `idx` 个样本的数据和标签。