forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
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Class mindspore.dataset.ImageFolderDataset(dataset_dir, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, extensions=None, class_indexing=None, decode=False, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
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从树状结构的文件目录中读取图像作为源数据集，同一个文件夹中的所有图像都具有相同的标签。
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生成的数据集有两列： :py:obj:`[image, label]`。列:py:obj:`image` 的数据为uint8类型，列:py:obj:`label` 的数据是uint32类型的标量。
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**参数：**
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- **dataset_dir** (str)：包含数据集文件的根目录的路径。
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- **num_samples** (int, 可选): 指定从数据集中读取的样本数（可以小于数据集总数，默认值为None，即全部样本图片）。
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- **num_parallel_workers** (int, 可选): 指定读取数据的工作线程数（默认值None，即使用mindspore.dataset.config中配置的线程数）。
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- **shuffle** (bool, 可选): 是否混洗数据集（默认为None，下表中会展示不同配置的预期行为）。
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- **sampler** (Sampler, 可选): 指定从数据集中选取样本的采样器（默认为None，下表中会展示不同配置的预期行为）。
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- **extensions** (list[str], 可选)：指定文件扩展后缀，仅读取这些后续的文件到数据集中（默认为None）。
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- **class_indexing** (dict, 可选)：指定文件夹名称到类标签的映射，要求映射规则为str到int（默认为None，文件夹名称将按字母顺序排列，每类都有一个唯一的索引，从0开始）。
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- **decode** (bool, 可选)：是否对读取的图像进行解码操作（默认为False）。
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- **num_shards** (int, 可选): 分布式训练时，将数据集划分成指定的分片数（默认值None）。指定此参数后，`num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
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- **shard_id** (int, 可选): 分布式训练时，指定使用的分片ID号（默认值None）。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
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- **cache** (DatasetCache, 可选): 单节点数据缓存，能够加快数据加载和处理的速度（默认值None, 即不使用缓存加速）。
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**异常：**
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- **RuntimeError**：dataset_dir不包含任何数据文件。
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- **RuntimeError**：num_parallel_workers超过系统最大线程数。
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- **RuntimeError**：同时指定了采样器和shuffle。
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- **RuntimeError**：同时指定了采样器和分片。
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- **RuntimeError**: 指定了`num_shards`参数，但是未指定`shard_id`参数。
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- **RuntimeError**: 指定了`shard_id`参数，但是未指定`num_shards`参数。
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- **RuntimeError**：class_indexing的类型不是字典。
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- **ValueError**: `shard_id`参数错误（小于0或者大于等于 `num_shards`）。
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**注：**
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- 如果`decode`参数指定为False，则`image`列的shape为[image_size]，否则为[H,W,C]。
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- 此数据集可以指定`sampler`参数，但`sampler` 和 `shuffle` 是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数及预期的行为。
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.. list-table:: 配置`sampler`和`shuffle`的不同组合得到的预期排序结果
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:widths: 25 25 50
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:header-rows: 1
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* - 参数`sampler`
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- 参数`shuffle`
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- 预期数据顺序
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* - None
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- None
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- 随机排列
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* - None
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- True
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- 随机排列
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* - None
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- False
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- 顺序排列
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* - 参数`sampler`
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- None
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- 由`sampler`行为定义的顺序
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* - 参数`sampler`
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- True
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- 不允许
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* - 参数`sampler`
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- False
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- 不允许
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**示例：**
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>>> image_folder_dataset_dir = "/path/to/image_folder_dataset_directory"
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>>>
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>>> # 1）使用8个线程读取image_folder_dataset_dir中的所有图像文件。
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>>> dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir=image_folder_dataset_dir,
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... num_parallel_workers=8)
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>>>
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>>> # 2）从标签为0和1的cat文件夹为和dog文件夹中读取所有图像文件。
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>>> dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir=image_folder_dataset_dir,
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... class_indexing={"cat":0, "dog":1})
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>>>
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>>> # 3）读取image_folder_dataset_dir中所有扩展名为.JPEG和.png（区分大小写）的图像文件。
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>>> dataset = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir=image_folder_dataset_dir,
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... extensions=[".JPEG", ".png"])
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**关于ImageFolderDataset：**
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您可以将图像数据文件构建成如下目录结构，并通过MindSpore的API进行读取。
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.. code-block::
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.
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└── image_folder_dataset_directory
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├── class1
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│ ├── 000000000001.jpg
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│ ├── 000000000002.jpg
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│ ├── ...
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├── class2
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│ ├── 000000000001.jpg
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│ ├── 000000000002.jpg
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│ ├── ...
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├── class3
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│ ├── 000000000001.jpg
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│ ├── 000000000002.jpg
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│ ├── ...
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├── classN
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├── ...
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