CelebA数据集加载提示未找到或损坏，download=True无效如何解决？

报错核心原因 #

• 导入语句存在语法错误，缺少import关键字
• 手动下载的数据集目录结构不符合TorchVision内置CelebA类的读取要求
• download=True失效是因为官方数据集源托管在谷歌云盘，区域访问受限会触发下载失败

解决步骤 #

方案1：使用TorchVision内置CelebA类（需要用到数据集标注时选择） #

1. 首先调整数据集目录为官方要求的结构：

你自定义的根目录/
└── celeba/
    ├── img_align_celeba/ # 所有人脸图片都放在这个文件夹里
    ├── list_attr_celeba.txt
    ├── list_eval_partition.txt
    ├── list_landmarks_align_celeba.txt
    └── identity_CelebA.txt

所有标注文件可以从你下载数据集的页面单独下载齐全，放到上述对应路径。

2. 修正代码：

from torchvision import transforms
# 修正导入语法错误，补全import关键字
from torchvision.datasets import CelebA

celeba_transforms = transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(130),
    transforms.Resize([64, 64]),
    transforms.ToTensor()
])

# root填你自定义的根目录路径，不要直接写图片文件夹路径
train_dataset = CelebA(
    root='你自定义的根目录的路径',
    split='train',
    download=False,
    transform=celeba_transforms
)

方案2：使用ImageFolder加载（仅需要用到人脸图片时选择，更简单） #

如果你不需要用到CelebA的属性、划分等标注信息，直接用ImageFolder类加载图片目录即可，不需要调整目录结构，也不需要下载标注文件：

from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder

celeba_transforms = transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(130),
    transforms.Resize([64, 64]),
    transforms.ToTensor()
])

# root直接填你存放所有CelebA图片的文件夹路径
train_dataset = ImageFolder(
    root='img_align_celeba',
    transform=celeba_transforms
)

两种方案加载成功后，你定义的变换逻辑会自动在读取每张图片时生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John