图像分类 dataloader

图像分类的dataloader是一个用于加载图像数据集的工具。它将图像数据分成小批次(batch)，并提供了方便的接口来访问这些小批次的图像和对应的标签。通常，dataloader加载的图像数据是一个包含图像和标签的元组的列表。

在给定的代码中，首先通过json文件载入了图像类别的索引信息。然后，遍历数据加载器，获取每个小批次的图像和标签。对于每个图像，先进行一系列处理操作，包括将通道维度从[C, H, W]转换为[H, W, C]、反归一化操作和转换为整数类型。最后，使用matplotlib库将图像显示出来。

需要注意的是，下面的调试信息提到dataloader加载的是一个大小为batch_size的列表，其中每个元素都是一个包含图像和标签的元组。而在一般情况下，PyTorch的dataloader会加载一个可迭代的数据集对象，而不是一个列表。

至于自定义的数据集类，对于图像分类任务，一般可以使用PyTorch提供的ImageFolder数据集类来满足大部分需求。ImageFolder可以根据文件夹结构自动加载数据，并将文件夹的名称作为类别标签。