自定义树叶数据集，从网上收集枫叶和银杏叶图像数据，每类10张图片。from torch.utils import leafDataset classM

创建一个自定义的树叶数据集，通常涉及到以下步骤：

首先，你需要安装必要的库，如PyTorch和相关的图像处理库（如Pillow）。然后，你可以按照以下伪代码来定义`LeafDataset`类：

import os
import torch
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision.transforms import ToTensor, Resize

class LeafDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, root_dir, image_classes=['maple', 'ginkgo'], transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.image_classes = image_classes
        self.transform = transform
        self.class_folders = [os.path.join(root_dir, c) for c in image_classes]
        self.samples = self._get_image_paths()

    def _get_image_paths(self):
        all_images = []
        for folder in self.class_folders:
            images_in_class = [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder)]
            all_images.extend(images_in_class)
        return all_images

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

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = self.samples[idx]
        img = Image.open(img_path).convert('RGB')
        
        # 如果有预处理步骤
        if self.transform:
            img = self.transform(img)

        # 根据实际需求，这里返回的是元组 (image, label)，其中label通常对应类名或索引
        class_label = self.image_classes.index(os.path.basename(os.path.dirname(img_path)))  # 获取类别名称作为标签
        return img, class_label

# 使用示例
train_dataset = LeafDataset('path_to_your_data_directory', transform=ToTensor() | Resize((224, 224)))

在这个例子中，`root_dir`是你存放枫叶和银杏叶图片文件夹的路径，`image_classes`是一个列表，包含两类叶子的名字。`__getitem__`方法用于获取单个样本（图像和对应的标签），而`transform`可以应用到每个图像上（如归一化、大小调整等）。记得替换`'path_to_your_data_directory'`为你实际的数据存储位置。