在深度学习项目中，数据准备是成功的关键一步，而PyTorch中的`ImageFolder`无疑是处理图像分类任务的好帮手！👀 图像文件通常按照类别组织在一个目录下，比如`train/dog/`和`train/cat/`，而`ImageFolder`能轻松读取这种结构的数据。
首先，确保你的文件夹结构规范，例如：
```
data/
train/
dog/
img1.jpg
img2.jpg
cat/
img1.jpg
img2.jpg
```
接着，只需一行代码即可加载数据：
```python
from torchvision import datasets, transforms
dataset = datasets.ImageFolder('data/train', transform=transforms.ToTensor())
```
此外，别忘了使用`DataLoader`来批量加载数据，提升训练效率哦！ DataLoader就像一位贴心的小助手，帮你把数据分批次送入模型训练中。💡
掌握`ImageFolder`后，你会发现构建图像分类任务如此简单！快去试试吧，说不定下一个AI大师就是你！🌟
标签：
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！