torch怎么读取图片

在 PyTorch 中，可以使用 `torchvision` 库来读取图片。以下是一个简单的例子：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据转换，例如将图片转换成 PyTorch Tensor 格式，并进行归一化
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/dataset', transform=transform)

# 创建数据加载器
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 读取数据
for images, labels in loader:
    # images 是一个大小为 [32, 3, 224, 224] 的 Tensor，表示 32 张大小为 224x224、通道数为 3 的图片
    # labels 是一个大小为 [32] 的 Tensor，表示 32 张图片对应的标签
    pass

需要注意的是，`datasets.ImageFolder` 函数会自动遍历指定目录下的所有子目录，并将每个子目录中的图片视为一个类别。因此，如果你的数据集中有多个类别，需要将它们分别放在不同的子目录中。例如：

path/to/dataset/
├── cat/
│   ├── cat1.jpg
│   ├── cat2.jpg
│   └── ...
└── dog/
    ├── dog1.jpg
    ├── dog2.jpg
    └── ...