PyTorch使用random_split后如何获取train_dataset的文件路径列表

random_split 生成的训练/验证集是 Subset 类型对象，它本身不会额外存储样本路径，仅保存了原数据集的引用、以及划分得到的样本在原数据集中的索引列表，你可以结合原ImageFolder数据集的内置属性获取所有训练集路径：

• 首先通过 train_dataset.indices 拿到所有训练集样本在原dataset中的下标
• 再从原ImageFolder的samples属性中，按下标取出对应样本的路径即可，samples的每个元素是(样本路径, 标签)的元组

代码示例 #

# 仅获取训练集所有文件路径
train_file_paths = [dataset.samples[idx][0] for idx in train_dataset.indices]

# 如果需要同时获取路径和对应标签，可以这么写
train_samples = [dataset.samples[idx] for idx in train_dataset.indices]

补充说明：ImageFolder的imgs属性和samples属性存储内容完全一致，替换使用也可以。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者deepLearner