使用pytorch代码编写一个多光谱图像数据读取器，用于在模型训练过程中不断读取数据。

在PyTorch中，你可以创建一个自定义的数据集类(DataLoader)来处理多光谱图像数据的读取。首先，你需要安装必要的库，如`pandas`, `numpy`, 和 `imageio`。以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个名为`MultispectralImageDataset`的数据集类：

import os
import glob
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.utils.data import Dataset

class MultispectralImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, bands, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.bands = bands
        self.image_files = sorted(glob.glob(os.path.join(root_dir, '*/*.png')))
        self.transform = transform

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

    def __getitem__(self, idx):
        # 读取多光谱图像
        image_paths = [os.path.join(self.root_dir, file) for file in self.image_files[idx*self.bands:(idx+1)*self.bands]]
        images = [np.array(Image.open(file)) for file in image_paths]
        
        # 将多维数组堆叠成单一的图像
        stacked_image = np.stack(images, axis=-1)
        
        if self.transform is not None:
            stacked_image = self.transform(stacked_image)

        return {'spectral_data': torch.tensor(stacked_image, dtype=torch.float)}

# 在模型训练循环中加载数据
dataset = MultispectralImageDataset('path_to_your_dataset', bands=5, transform=your_transform_function)  # 假设有5个波段
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for data in dataloader:
    spectral_data = data['spectral_data']  # 这里获取每个批次的多光谱数据
    # 对数据进行进一步预处理、模型前向传播等操作...

在这个例子中，`root_dir`是你存储多光谱图像文件的根目录，`bands`表示每次读取的波段数。`__getitem__`方法负责单次从磁盘读取并返回数据，而`DataLoader`会负责数据的批量化处理。