2、 测试要求：¶ （1）. 加载数据集： 加载数据集，显示随机的 1张物体图像

在测试阶段，通常需要对模型进行细致的数据加载步骤以验证其性能。首先，你需要从存储库或本地文件系统中获取训练好的数据集。这可能是图片库，比如ImageNet，COCO等，或者是专门用于某个任务的数据集。

（1）加载数据集的具体操作如下：

- **Python示例** (假设使用PIL和TensorFlow/Dataloader)：

import tensorflow as tf
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载数据集函数
def load_image(file_path):
    img = Image.open(file_path)
    return img.convert('RGB')  # 如果是灰度图需要转换为 RGB

# 加载并展示随机图像
data_dir = 'path_to_your_dataset'
random_idx = np.random.randint(0, len(data_dir))
image_path = os.path.join(data_dir, random_idx + '.jpg')
image = load_image(image_path)
display(image)  # 使用imshow或其他库展示图像

在这个例子中，我们选择了一个随机图像路径，读取图片内容，将其转换为适合模型输入的格式（如RGB），然后显示出来。