FER2013

class torchvision.datasets.FER2013(root: Union[str, Path], split: str = 'train', transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None)

FER2013 数据集。

注意

此数据集仅在 root/fer2013/ 中存在 fer2013.csv 或 icml_face_data.csv 时才能返回测试标签。如果只存在 train.csv 和 test.csv，则测试标签将设置为 None。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录，其中存在目录 root/fer2013。此目录可能包含 fer2013.csv、icml_face_data.csv，或同时包含 train.csv 和 test.csv。优先级按此顺序给出，即如果 fer2013.csv 存在，则忽略其余文件。所有这些（组合的）文件包含相同的数据，并且为了方便起见都受支持，但只有 fer2013.csv 和 icml_face_data.csv 能够返回非 None 的测试标签。

• split (string, optional) – 数据集分割，支持 "train" (默认) 或 "test"。

• transform (callable, optional) – 一个函数/转换，接收 PIL 图像并返回转换后的版本。例如，transforms.RandomCrop

• target_transform (可调用对象, 可选) – 一个函数/变换，接受目标并对其进行变换。

特殊成员:

__getitem__(idx: int) → tuple[Any, Any]

参数:

index (int) – 索引

返回:

样本和元数据，可通过相应的变换进行可选变换。

返回类型:

(任意)