怎么用torch.utils.data.DataLoader读取本地文件，并检测resnet正确率

在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，通常需要读取大量的数据。`torch.utils.data.DataLoader` 是 PyTorch 中一个非常重要的工具类，它可以帮助我们高效地读取数据，实现数据的批处理、多线程加载等功能。

以下是一个读取本地文件并检测 ResNet 正确率的示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.models as models

# 定义数据增强和预处理的方式
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
data_dir = '/path/to/data' # 数据集所在目录
image_dataset = datasets.ImageFolder(data_dir, data_transforms)

# 创建 DataLoader 对象
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(image_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)

# 加载预训练的 ResNet 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 将模型转移到 GPU 上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 计算模型的正确率
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for images, labels in dataloader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the {} test images: {:.2f}%'.format(total, 100 * correct / total))