DTD

class torchvision.datasets.DTD(root: Union[str, Path], split: str = 'train', partition: int = 1, transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None, download: bool = False)

Describable Textures Dataset (DTD).

Parameters:

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

• split (string, optional) – 数据集的分割，支持 "train"（默认），"val"，或 "test"。

• partition (int, optional) –

  数据集分区。应为 1 <= partition <= 10。默认为 1。

  注意

  分区仅更改每个图像所属的拆分。因此，无论选择哪个分区，组合所有拆分都将包含所有图像。

• transform (callable, optional) – 一个函数/变换，接收一个PIL图像并返回一个变换后的版本。例如，transforms.RandomCrop。

• target_transform (callable, optional) – 一个函数/变换，它接收目标并对其进行变换。

• 下载 (bool, 可选) – 如果为True，则从互联网下载数据集并将其放置在根目录中。如果数据集已经下载，则不会再次下载。默认值为False。

Special-members:

__getitem__(idx: int) → Tuple[Any, Any]

Parameters:

index (int) – 索引

Returns:

样本和元数据，可选择通过各自的转换进行转换。

Return type:

(任何)