Omniglot

class torchvision.datasets.Omniglot(root: Union[str, Path], background: bool = True, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False, loader: Optional[Callable[[Union[str, Path]]], Any]] = None)

Omniglot 数据集。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录，其中存在 omniglot-py 目录。

• background (bool, optional) – 如果为 True，则从“背景”集创建数据集，否则从“评估”集创建。此术语由作者定义。

• transform (callable, optional) – 一个函数/变换，接受 PIL 图像并返回变换后的版本。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。

• download (bool, optional) – 如果为 True，则从互联网下载数据集 zip 文件并将其放入根目录。如果 zip 文件已下载，则不会再次下载。

• loader (callable, optional) – 一个用于加载给定路径的图像的函数。默认情况下，它使用 PIL 作为图像加载器，但用户也可以传入 torchvision.io.decode_image 以直接将图像数据解码为张量。

特殊成员:

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

参数:

index (int) – 索引

返回:

(image, target)，其中 target 是目标字符类的索引。

返回类型:

元组