torchvision.datasets.ImageFolder()使用详解

`torchvision.datasets.ImageFolder()`是PyTorch提供的一个非常方便的数据集类，用于处理图像数据，特别是那些按照文件夹结构组织的分类数据集，例如常见的ImageNet。它假设数据集根目录下有两类文件夹：一类包含训练图像（通常是类别的名称），另一类包含对应的标签索引文件。

使用`ImageFolder()`的步骤通常包括：

1. **初始化**：你需要提供数据集的路径作为参数，如`ImageFolder(root='path/to/dataset')`。
2. **加载数据**：创建`ImageFolder`实例后，你可以通过`data_loader = torch.utils.data.DataLoader(ImageFolder(root), batch_size=64, shuffle=True)`创建一个数据加载器(DataLoader)，它会自动读取图片并将其转换成Tensor。
3. **遍历数据**：数据加载器会返回批次(batch)的样本，每个批次包含图片张数（batch_size）大小的一组样本，每张图片都附带相应的标签。

例如，你可以像这样查看和操作数据：

dataset = ImageFolder('my_dataset')
for images, labels in dataset:
    # images 是一个包含batch_size张图片的张量
    # labels 是一个包含对应图片标签的整数列表