Pytorch中使用ImageFolder读取数据集时忽略特定文件

在PyTorch中使用ImageFolder读取数据集时，有时候我们需要忽略数据集中的某些特定文件，比如说不是图片文件的文件类型或者无关的噪声文件。下面是使用PyTorch中ImageFolder忽略特定文件的完整攻略。

Step 1: 组织数据集

首先，我们需要组织好我们的数据集。我们可以将数据集放在一个文件夹中，该文件夹下再分成多个类别的文件夹，每个类别的文件夹中包含该类别的所有样本图片，例如：

dataset/
├── classA/
│   ├── sample1.jpg
│   ├── sample2.jpg
│   ├── sample3.jpg
│   └── ...
├── classB/
│   ├── sample1.jpg
│   ├── sample2.jpg
│   ├── sample3.jpg
│   └── ...
└── classC/
    ├── sample1.jpg
    ├── sample2.jpg
    ├── sample3.jpg
    └── ...

Step 2: 忽略特定文件

接下来，我们可以用ImageFolder类读取整个数据集：

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder

transform = transforms.Compose([
    # 预处理操作
])

dataset = ImageFolder(root='path/to/dataset', transform=transform)

但有时我们需要忽略数据集中的某些文件，例如我们的数据集中不仅有.jpg格式的图片文件，还有一些无关的噪声文件，比如.txt、.csv等格式的文件。这时我们可以通过继承ImageFolder类，重写其中的__getitem__方法来实现。

class ImageFolderIgnore(ImageFolder):
    def __init__(self, root, transform=None, ignore_files=None):
        super(ImageFolderIgnore, self).__init__(root, transform)
        if ignore_files is None:
            ignore_files = []
        self.ignore_files = set(ignore_files)

    def __getitem__(self, index):
        path, target = self.samples[index]
        if path.split('.')[-1] in self.ignore_files:
            return None
        return super(ImageFolderIgnore, self).__getitem__(index)

这里我们定义了一个ImageFolderIgnore类继承自ImageFolder类，并重写了其__getitem__方法。在__init__方法中，我们通过设置一个名为ignore_files的参数来忽略特定文件（默认空列表）；在__getitem__方法中，我们通过判断样本图片路径的后缀名是否在ignore_files中来忽略特定类型的文件。如果该图片被忽略，返回None。

Step 3: 使用示例

下面是两个使用示例：

示例一：忽略.txt格式的文件

ignore_files = ['txt']
dataset = ImageFolderIgnore(root='path/to/dataset', transform=transform, ignore_files=ignore_files)

在这个示例中，我们将文件格式为.txt的文件忽略掉。

示例二：忽略指定文件

ignore_files = ['sample2.jpg', 'sample4.jpg']
dataset = ImageFolderIgnore(root='path/to/dataset', transform=transform, ignore_files=ignore_files)

在这个示例中，我们将文件名为sample2.jpg和sample4.jpg的文件忽略掉。

通过上面的示例代码，我们就可以轻松地使用PyTorch中的ImageFolder忽略特定文件。