RenderedSST2

class torchvision.datasets.RenderedSST2(root: ~typing.Union[str, ~pathlib.Path], split: str = 'train', transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, target_transform: ~typing.Optional[~typing.Callable] = None, download: bool = False, loader: ~typing.Callable[[str], ~typing.Any] = <function default_loader>)

Rendered SST2 数据集.

Rendered SST2 是一个用于评估模型光学字符识别能力的图像分类数据集。该数据集是通过渲染 Stanford Sentiment Treebank v2 数据集中的句子生成的。

该数据集包含两个类别（正面和负面），并分为三个子集：训练集包含 6920 张图像（3610 张正面，3310 张负面），验证集包含 872 张图像（444 张正面，428 张负面），测试集包含 1821 张图像（909 张正面，912 张负面）。

参数:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录。

• split (string, optional) – 数据集子集，支持 "train" (默认), “val” 和 "test"。

• transform (callable, optional) – 一个函数/转换，它接受 PIL 图像或 torch.Tensor，取决于给定的加载器，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。

• download (bool, optional) – 如果为 True，则从互联网下载数据集并将其放入根目录。如果数据集已下载，则不会再次下载。默认为 False。

• loader (callable, optional) – 一个加载器，用于加载给定路径的图像。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 来直接将图像数据解码为张量。

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)