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在PyTorch中读取图片有多种方法，常用的方法是使用torchvision库中的ImageFolder和DataLoader类。首先，需要将图片数据集组织成以下格式：一个文件夹包含所有的类别文件夹，每个类别文件夹包含该类别的图片。
import torch from torchvision import transforms from torchvision.datasets import ImageFolder from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据转换 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor() ]) # 读取图片数据集 dataset = ImageFolder(root='path_to_dataset', transform=transform) # 创建数据加载器 dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 遍历数据加载器 for images, labels in dataloader: # 进行模型训练或其他操作 pass 在上面的代码中，首先定义了一个数据转换transform，然后使用ImageFolder类加载图片数据集，最后创建了一个数据加载器dataloader用于批量加载数据。通过遍历数据加载器，可以获得每个batch的图片数据和对应的标签。
