PyTorch之ImageFolder函数

ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：

ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)

它主要有四个参数：

root：在root指定的路径下寻找图片
transform：对PIL Image进行的转换操作，transform的输入是使用loader读取图片的返回对象
target_transform：对label的转换
loader：给定路径后如何读取图片，默认读取为RGB格式的PIL Image对象

label是按照文件夹名顺序排序后存成字典，即{类名:类序号(从0开始)}，一般来说最好直接将文件夹命名为从0开始的数字，这样会和ImageFolder实际的label一致，如果不是这种命名规范，建议看看self.class_to_idx属性以了解label和文件夹名的映射关系。

当把文件夹名字简单命名为数字时，同时有存在较多类，比如：

在使用这个函数时会发生一个现象：

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

path_train = '/media/...xxx.../train/'

dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(path_train,
                   transform=transforms.Compose([
                       transforms.Resize((32, 32)),
		       transforms.Grayscale(1),
                       transforms.ToTensor()]))

print (dataset.classes)
print (dataset.class_to_idx)

类别索引并没有按“1、 2、 3……”这样的排列方式，不知道这对训练数据时有没有什么影响，希望有大佬看到了能帮我解释一下，谢谢～～