使用deepfashion的Category and Attribute Prediction Benchmark数据集时，如何处理txt标签文件，请帮我编写一段基于torch的示例

当使用DeepFashion的Category and Attribute Prediction Benchmark数据集时，通常需要读取txt标签文件并将其转换为PyTorch中的Dataset和DataLoader。以下是一个基于torch的示例代码，以读取训练集txt标签文件并创建Dataset和DataLoader：

import torch
import pandas as pd
from PIL import Image

class DeepFashionDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, txt_file, root_dir, transform=None):
        self.labels = pd.read_csv(txt_file, delim_whitespace=True, header=None)
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        
    def __len__(self):
        return len(self.labels)
    
    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.labels.iloc[idx, 0]
        img_path = os.path.join(self.root_dir, img_name)
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        label = self.labels.iloc[idx, 1:]
        label = torch.tensor(label.values.astype('float32'))
        
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        
        return image, label
    
train_dataset = DeepFashionDataset('train.txt', 'path/to/train/images', transform=transforms.ToTensor())
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

在这个示例中，我们定义了一个DeepFashionDataset类，该类继承自torch.utils.data.Dataset，并在__init__函数中读取txt标签文件并设置root_dir和transform参数。在__getitem__函数中，我们通过PIL库打开图像文件，并将其转换为RGB格式的PyTorch张量。然后，我们提取标签并将其转换为PyTorch张量。最后，如果提供了转换函数，我们将图像应用于转换函数。

在主程序中，我们使用DeepFashionDataset类创建一个train_dataset对象，并使用torch.utils.data.DataLoader类创建一个train_dataloader对象。我们可以使用train_dataloader对象迭代数据集并训练我们的模型。