使用 Torchvision Transforms自定义数据集potsdam代码使用pytorch框架

好的，针对你的问题，以下是使用 Torchvision Transforms 自定义数据集 Potsdam 的 PyTorch 代码：

import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class PotsdamDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir, transform=None):
        self.data_dir = data_dir
        self.transform = transform

        # 确定数据的路径和标签是否已排序
        # 进行其他必要的初始化操作
        # ...

    def __getitem__(self, idx):
        # 加载图像和标签，根据需要进行任何预处理
        img = None
        label = None
        # ...

        # 如果已提供转换，请将其应用于图像
        if self.transform:
            img = self.transform(img)

        return img, label

    def __len__(self):
        # 返回数据集的大小
        return len(self.labels)

# 定义 Torchvision 转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 创建数据集实例
dataset = PotsdamDataset(data_dir='path/to/data', transform=transform)

# 创建数据加载器来批量加载数据
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

以上代码只提供了一个基本的框架，你需要根据你自己的需要进行修改和完善。