在数据集中顺序抽取1001-2000张的图片pytorch代码

在PyTorch中，如果你有一个按照某种顺序排列的图像数据集，并想要抽取指定范围内的图片，通常你需要遍历数据集并选择相应的样本。这里是一个简单的示例，假设你已经有一个`ImageFolder`或`torch.utils.data.Dataset`类型的`DataLoader`：

import torch
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 假设你的dataset实例名为data_loader，图片路径存储在'dataset_path'
# 且你知道每个批次包含多少张图片
batch_size = data_loader.batch_size
start_index = 1001
end_index = 2000

# 确定从第几个batch开始取
batch_num = (start_index - 1) // batch_size + 1

# 创建一个新的列表来保存目标图片
selected_images = []

for i in range(batch_num):
    # 获取当前batch的数据
    images_batch, labels_batch = data_loader[i * batch_size]
    
    # 利用索引来选取特定范围内的图片
    selected_indices = slice(start_index - i*batch_size, min(end_index, start_index + i*batch_size))
    selected_images.extend(images_batch[selected_indices])

# 把图片转换成Tensor，如果需要
selected_images = torch.stack(selected_images)

# 注意：这个操作可能不会返回连续的1000张图片，因为实际的batch大小可能不是1000，所以你可能需要稍作调整

请确保在运行这段代码之前，`data_loader`已经被正确初始化，并且所有图片已经在内存中加载完毕。