使用ImageFolder加载转换后的原始图像之外的原始图像

是指在使用PyTorch的ImageFolder进行图像加载和转换时，不仅能够加载和转换转换后的原始图像，还能够加载和转换其他格式的原始图像。

ImageFolder是PyTorch提供的一个用于加载图像数据集的类。它假定图像数据集的文件夹结构如下所示：

root/dog/xxx.png
root/dog/xxy.png
root/dog/xxz.png

root/cat/123.png
root/cat/nsdf3.png
root/cat/asd932_.png

在使用ImageFolder时，我们需要将图像文件夹的根目录路径传递给ImageFolder，并指定用于对图像进行转换的预处理函数。预处理函数可以根据需要进行自定义，例如将图像缩放、裁剪、归一化等操作。ImageFolder会根据文件夹结构自动加载和标记图像数据集，每个文件夹名称将被视为一个类别。

然而，ImageFolder默认只能加载和转换某些特定格式的原始图像，例如JPEG、PNG等。如果想要加载和转换其他格式的原始图像，需要自定义一个数据加载类，并重写其中的相关方法。

以下是一个示例，展示如何自定义一个数据加载类来实现加载和转换转换后的原始图像之外的原始图像：

from torchvision.datasets.folder import default_loader
from torchvision.datasets.vision import VisionDataset

class CustomDataset(VisionDataset):
    def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader):
        super(CustomDataset, self).__init__(root, transform=transform, target_transform=target_transform)
        self.loader = loader
        self.extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png']  # 支持的图像格式

        self.samples = self._load_samples()

    def _load_samples(self):
        samples = []
        classes = []
        class_to_idx = {}

        for root, _, filenames in self._walk(self.root):
            for filename in filenames:
                if self._has_valid_extension(filename):
                    path = self._join_path(root, filename)
                    classes.append(self._get_class(root))
                    samples.append((path, self._get_class(root)))

        classes = sorted(set(classes))
        class_to_idx = {cls: i for i, cls in enumerate(classes)}

        return samples

    def _walk(self, dir):
        for root, _, filenames in os.walk(dir):
            yield root, _, filenames

    def _has_valid_extension(self, filename):
        return any(filename.endswith(ext) for ext in self.extensions)

    def _join_path(self, root, filename):
        return os.path.join(root, filename)

    def _get_class(self, dir):
        return os.path.basename(dir)

    def __getitem__(self, index):
        path, target = self.samples[index]
        sample = self.loader(path)
        
        if self.transform is not None:
            sample = self.transform(sample)
            
        if self.target_transform is not None:
            target = self.target_transform(target)
            
        return sample, target

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

通过自定义数据加载类CustomDataset，我们可以根据需要加载和转换各种格式的原始图像。可以通过指定自定义的数据加载类，例如dataset = CustomDataset(root, transform=transform)来加载图像数据集。在这个例子中，transform是一个预处理函数，用于对图像进行转换。

这样，我们就可以使用ImageFolder加载转换后的原始图像之外的原始图像了。需要注意的是，自定义数据加载类中的样本标签和类别索引仍然需要根据实际情况进行设置。

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