Imagefolder

`ImageFolder` 是 PyTorch 中的一个模块，它是一个用于图像数据集加载的标准目录结构的封装。ImageFolder 通常用于简化基于深度学习项目中的数据组织和预处理流程。当你的图像数据集按照类别分别放在不同的文件夹下，而每个类别下的图片又都命名一致（例如“dog”文件夹下的所有图片名字都是“dog_0.jpg”, “dog_1.jpg”等），这时候就可以使用 `ImageFolder`。

使用 `ImageFolder` 的步骤如下：

1. **设置数据路径**：
- 定义包含训练和验证（或测试）数据的根目录路径，如 `data_dir`，然后在该目录下创建分类子目录。

2. **实例化 ImageFolder**：
- 在 `torchvision.datasets` 下导入 `ImageFolder`，并传入数据路径和表示类别名称的转换函数（默认为文件夹名称）：

     from torchvision.datasets import ImageFolder
     dataset = ImageFolder(data_dir, transform=your_transform_function)

3. **访问数据**：
- 可以通过 `dataset.classes` 获取类别名称列表，`dataset.imgs` 列出图片路径及对应的索引，`dataset[idx]` 或 `dataset.pull(idx)` 可获取单张图片及其标签。

4. **迭代数据**：
- 如果你需要一个数据加载器（DataLoader），可以配合 `torch.utils.data.DataLoader` 来处理批量数据：

from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

使用 `ImageFolder` 加载数据能够方便地让 PyTorch 自动识别文件夹结构，省去了手动编写映射文件的步骤。