libtorch读取文件夹的图片

在PyTorch库中，特别是使用libtorch的低级API时，读取文件夹中的图片通常需要通过`torchvision`模块下的`ImageFolder`数据集加载器来简化操作。以下是一个基本步骤：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),  # 可调整为所需的尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 数据标准化，如果适用于你的模型
])

# 指定图片所在的文件夹路径
data_dir = 'path_to_your_image_folder'

# 创建ImageFolder数据集
dataset = datasets.ImageFolder(data_dir, transform=transform)

# 使用DataLoader加载数据以便迭代
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)  # 设置批量大小、是否打乱顺序以及工作线程数

for images, labels in dataloader:
    # images 是包含batch大小的一维张量，每一帧都是一个(通道数, 高度, 宽度)的图像
    # labels 是对应的类别标签列表
    # 进行进一步的数据处理...

在这个例子中，你需要将`'path_to_your_image_folder'`替换为实际的图片文件夹路径。`ImageFolder`会自动遍历文件夹，并按照目录结构组织成训练样本。