python - 将 Torchvision ImageFolder 与测试集结合使用

Question

我正在尝试使用 Sample Notebook 解决 Kaggle 上的 Dogs-vs-Cats 挑战Udacity 类(class)中提供了这一点。我已将文件重新排列到 train/ 目录中的两个文件夹 dogs/ 和 cats/ 中，以便 ImageFolder类可以拾取类别，但我不知道在测试文件夹中做什么？我还没有准备好标签。

我是否只是不使用 ImageFolder API(似乎类(class)使用了它，所以它应该可用，并且显然非常方便)，或者是否有一些选项可以在类未知时使用它。我在官方文档中找不到任何类似的内容，但应该可以看到类(class)解决方案就是这样做的。感谢您的帮助。

Answer 1

通常，在训练网络的背景下，“测试”集实际上是一个“验证”集:它是模型不训练的标记示例的子集，但仅是评价。该验证集用于调整元参数(例如时期数、学习率、批量大小等)。
因此，尽管验证(“测试”)集不用于实际的 SGD 训练，但您确实有其标签，并且它们用于估计训练模型的泛化误差。
由于您通常确实有该集的标签，因此您可以使用与训练集相同的 ImageFolder 类来读取它。

但是，如果您有一个根本没有标签的测试集，您仍然可以使用 ImageFolder 类来处理该集。您所需要做的就是创建一个虚拟子文件夹来表示该集合的“标签”:ImageFolder 假定图像根据其标签存储在子文件夹中。