为什么直接使用图片数据集和pytorch自己的数据集精度差异这么大？

直接使用图片数据集和使用PyTorch自己的数据集在精度上存在差异的原因主要有以下几点：

1. 数据预处理：PyTorch自带的数据集类（如torchvision.datasets.ImageFolder）会对图像数据进行一些默认的预处理操作，例如归一化、裁剪、缩放等。这些预处理操作可能会对模型的训练产生影响，使得模型在使用PyTorch自带的数据集时表现更好。而直接使用图片数据集时，需要自行处理数据，可能会忽略一些重要的预处理步骤，导致精度下降。
2. 数据标签：PyTorch自带的数据集类会根据文件夹的结构自动为数据打上标签，方便模型进行分类任务的训练。而直接使用图片数据集时，需要手动为每个样本打上正确的标签，这可能会导致标签错误或者不一致，进而影响模型的训练效果。
3. 数据集大小和分布：PyTorch自带的数据集通常是经过精心筛选和处理的，保证了数据集的质量和多样性。而直接使用图片数据集时，可能会包含一些噪声数据或者不平衡的数据分布，这会对模型的训练造成困扰，导致精度下降。
4. 数据加载和批处理：PyTorch自带的数据集类提供了高效的数据加载和批处理功能，能够充分利用硬件资源加速训练过程。而直接使用图片数据集时，需要自行编写数据加载和批处理的代码，可能没有充分利用硬件资源，导致训练效率低下，进而影响精度。

综上所述，直接使用图片数据集和使用PyTorch自带的数据集在精度上存在差异的原因主要是数据预处理、数据标签、数据集大小和分布以及数据加载和批处理等方面的差异。为了提高精度，建议在使用图片数据集时，尽量模仿PyTorch自带的数据集类的预处理操作，并确保数据集的质量和多样性。另外，合理处理数据标签、处理不平衡的数据分布，并优化数据加载和批处理的过程，可以进一步提升模型的精度。