用Python浏览指定目录下的各个子目录，如 ./imgs /1 /2 /3 每个子目录下有对应数字的图片。 写程序可以自动读取每个子目录下的图片，每读一张图片生成一个列表 [图片x，标签]，这里标签为图片所在目录的名字，如：0，1，2，3，... 将每次生成的列表作为一个元素加入总图片列表，最终把该总列表存入磁盘文件中。 把给定的图片打包为一个文件。 编写类实现，上一步打包文件的读取。 类方法有： __len__获取所有图片的数量。 __getitem__获取每一张图片和对应的标签。 编写程序使用上面自定义的类 在使用文件类的基础上派生出子类。 新的类继承父类的所有语法元素，覆盖父类的__getitem__方法，增加__resize__方法（在_getitem__方法中被调用，用来修改原始图像的尺寸） 使用新的子类，进行图像遍历操作。

这是一个技术问题，我可以回答。

你可以使用 os 模块来遍历目录下的文件夹和文件，使用 Pillow 模块读取图片，最后使用 pickle 模块将总列表存入磁盘文件中。

具体代码如下：

import os
from PIL import Image
import pickle

root_dir = './imgs'

file_list = []

for dirpath, dirs, files in os.walk(root_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg'):
            abs_path = os.path.join(dirpath, file)
            label = abs_path.split('/')[-2]  # 目录名即为标签
            img = Image.open(abs_path)
            img_list = [img, label]
            file_list.append(img_list)

with open('file_list.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(file_list, f)

然后，我们可以定义一个类来读取 pickle 文件中的数据：

import pickle

class MyDataset:
    def __init__(self, file_path):
        with open(file_path, 'rb') as f:
            self.file_list = pickle.load(f)

    def __len__(self):
        return len(self.file_list)

    def __getitem__(self, index):
        img, label = self.file_list[index]
        return img, label

现在，我们可以实例化 `MyDataset` 类，得到一个数据集，使用其中的数据：

dataset = MyDataset('file_list.pkl')

for i in range(len(dataset)):
    img, label = dataset[i]
    # do something

如果要派生出子类，在子类中覆盖 `__getitem__` 方法并增加 `__resize__` 方法，可以这样实现：

class MyChildDataset(MyDataset):
    def __init__(self, file_path):
        super().__init__(file_path)

    def __getitem__(self, index):
        img, label = super().__getitem__(index)
        img = self.__resize__(img)
        return img, label

    def __resize__(self, img):
        # do resizing
        return img

使用 `MyChildDataset` 实例化后，可以对每张图片进行尺寸调整，也可以使用基类的方法获取图片和标签。