class DataFolder(data.Dataset): """ ImageFolder can be used to load images where there are no labels.""" def __init__(self, root, TreePoint,dataLenPerFile, transform=None ,loader=default_loader): # dataLenPerFile is the number of all octnodes in one 'mat' file on average dataNames = [] for filename in sorted(glob.glob(root)): if is_image_file(filename): dataNames.append('{}'.format(filename)) self.root = root self.dataNames =sorted(dataNames) self.transform = transform self.loader = loader self.index = 0 self.datalen = 0 self.dataBuffer = [] self.fileIndx = 0 self.TreePoint = TreePoint self.fileLen = len(self.dataNames) assert self.fileLen>0,'no file found!' # self.dataLenPerFile = dataLenPerFile # you can replace 'dataLenPerFile' with the certain number in the 'calcdataLenPerFile' self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile() # you can comment this line after you ran the 'calcdataLenPerFile'

这段代码定义了一个自定义的 `DataFolder` 类，该类继承自 `torchvision.datasets.Dataset` 类，用于加载图像数据集。

构造函数 `__init__` 接受以下参数：

- `root`：数据集的根目录，可以是包含图像文件的文件夹路径或包含通配符的文件路径。
- `TreePoint`：树结构的某个节点。
- `dataLenPerFile`：每个 'mat' 文件中平均包含的八叉树节点数量。
- `transform`：可选参数，用于对图像进行预处理的数据转换操作。
- `loader`：可选参数，用于加载图像的函数，默认为 `default_loader` 函数。

在构造函数中，首先通过 `glob.glob(root)` 使用通配符获取匹配 `root` 路径下的文件名列表，并使用 `is_image_file()` 函数过滤出图像文件，将它们添加到 `dataNames` 列表中。

接下来，设置了一些类变量和实例变量，包括 `root`、`dataNames`、`transform`、`loader`、`index`、`datalen`、`dataBuffer`、`fileIndx`、`TreePoint` 和 `fileLen`。

最后，通过断言确保找到了至少一个文件，否则抛出异常。

值得注意的是，在构造函数中还有一行被注释掉的代码：`self.dataLenPerFile = self.calcdataLenPerFile()`。它调用了一个名为 `calcdataLenPerFile()` 的方法来计算每个 'mat' 文件中的八叉树节点数量，并将结果赋给 `self.dataLenPerFile`。你可以在运行了 `calcdataLenPerFile()` 方法后，将其注释掉，然后直接使用给定的 `dataLenPerFile` 参数来指定值。

这段代码创建了一个自定义的数据集类，并提供了一些便捷的属性和方法来处理图像数据集。