看到过例子。data_reader能扩展一下，进行自定义数据读取。

对

一个自定义数据的例子

from paddlehub.dataset.base_cv_dataset import BaseCVDataset
   
class DemoDataset(BaseCVDataset):	
   def __init__(self):	
       # 数据集存放位置
       self.dataset_dir = "models/PaddleCV/image_classification/data/ILSVRC2012/"
       super(DemoDataset, self).__init__(
           base_path=self.dataset_dir,
           train_list_file="train_list.txt",
           validate_list_file="val_list.txt",
           label_list_file="label_list.txt",
           # label_list=["数据集所有类别"]
           )
dataset = DemoDataset()

对的，hub使用时导入的数据有特定的格式。如果你要自制数据集，就是用4楼说的那种方式，详细一点的说明在github上有https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub%E9%80%82%E9%85%8D%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AE%8C%E6%88%90FineTune

不过这个链接最下面给的示例代码里 predict_file="predict_list.txt"  应该是  predict_list_file="predict_list.txt"

4楼给的代码里面train_list_file、validate_list_file等等参数每个都要制作，就算你没有验证集，测试集，你也可以随便从训练集里面抽一点作为验证集（PS:反正实际也不用上），不然会报错