FER2013

class torchvision.datasets.FER2013(root: Union[str, Path], split: str = 'train', transform: Optional[Callable] = None, target_transform: Optional[Callable] = None)

FER2013 数据集。

注意

此数据集只有在fer2013.csv或icml_face_data.csv存在于root/fer2013/中时才能返回测试标签。如果只有train.csv和test.csv存在，测试标签将被设置为None。

Parameters:

• root (str 或 pathlib.Path) – 数据集的根目录，其中目录 root/fer2013 存在。此目录可能包含 fer2013.csv、icml_face_data.csv，或者同时包含 train.csv 和 test.csv。优先级按此顺序给出，即如果 fer2013.csv 存在，则其余文件将被忽略。所有这些（组合的）文件包含相同的数据，并且 为了方便起见而支持，但只有 fer2013.csv 和 icml_face_data.csv 能够返回非空的测试标签。

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

• 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。

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)