datasets.ImageFolder里面的代码是怎么写的

datasets.ImageFolder 是 PyTorch 提供的一个数据加载器，用于读取存储在文件夹中的图像数据集。其主要作用是将数据集中的图像文件夹路径和标签映射起来，方便进行数据的加载和处理。

下面是 datasets.ImageFolder 的主要代码实现：

import torch.utils.data as data
from PIL import Image


class ImageFolder(data.Dataset):
    def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None):
        self.root = root
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform
        self.imgs = self._make_dataset()

    def _make_dataset(self):
        images = []
        for label in sorted(os.listdir(self.root)):
            for f in sorted(os.listdir(os.path.join(self.root, label))):
                if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png'):
                    path = os.path.join(self.root, label, f)
                    item = (path, int(label))
                    images.append(item)
        return images

    def __getitem__(self, index):
        path, label = self.imgs[index]
        img = Image.open(path).convert('RGB')
        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)
        if self.target_transform is not None:
            label = self.target_transform(label)
        return img, label

    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

其中，init 方法用于初始化 ImageFolder 类的实例，传入的参数包括数据集的根目录 root，以及可选的数据增强函数 transform 和标签变换函数 target_transform。

_make_dataset 方法用于生成数据集的图像路径和标签，这里假设数据集中每个子文件夹的名称为类别标签，然后遍历每个文件夹中的图像文件，使用元组 (path, label) 表示每个图像的路径和标签，并将其添加到 images 列表中。

getitem 方法用于读取数据集中的图像和标签，根据索引 index 获取对应的元组 (path, label)，然后使用 PIL 库打开图像文件，将图像转换为 RGB 格式，并应用 transform 和 target_transform 进行数据增强和标签变换，最后返回图像和标签的元组。

len 方法用于计算数据集的长度，即数据集中图像的数量。