使用数据集

在LibFewShot中，数据集有固定的格式。我们按照大多数小样本学习设置下的数据集格式进行数据的读取，例如 miniImageNet 和 tieredImageNet ，因此例如 Caltech-UCSD Birds 200 等数据集只需从网络上下载并解压就可以使用。如果你想要使用一个新的数据集，并且该数据集的数据形式与以上数据集不同，那么你需要自己动手将其转换成相同的格式。

数据集格式

与 miniImageNet 一样，数据集的格式应该和下面的示例一样：

dataset_folder/
├── images/
│   ├── images_1.jpg
│   ├── ...
│   └── images_n.jpg
├── train.csv *
├── test.csv *
└── val.csv *

所有的训练、验证以及测试图像都需要放置在images文件夹下，分别使用train.csv，test.csv和val.csv文件分割数据集。三个文件的格式都类似，需要以下面的格式进行数据的组织：

filename    , label
images_m.jpg, class_name_i
...
images_n.jpg, class_name_j

CSV文件的表头仅含文件名和类名两列。这里文件名的路径应是images文件夹下的相对路径，即对于一张绝对路径为.../dataset_folder/images/images_1.jpg的图像，其filename字段就需要填写images_1.jpg，同理，对于绝对路径为.../dataset_folder/images/class_name_1/images_1.jpg的图像，其filename字段就需要填写class_name_1/images_1.jpg

配置数据集

当下载好或按照上述格式整理好数据集后，只需要在配置文件中修改data_root字段即可，注意LibeFewShot会将数据集文件夹名当作数据集名称打印在log上。