t = [] t.append(transforms.ToTensor()) t.append(transforms.Normalize(IMAGENET_DEFAULT_MEAN, IMAGENET_DEFAULT_STD)) preprocess = transforms.Compose(t)。t=【】中如何输入文件夹中的图像集

要输入文件夹中的图像集，你需要使用PyTorch内置的ImageFolder类。ImageFolder类可以自动将文件夹中的图像加载成Dataset。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用ImageFolder加载文件夹中的图像集并将其传递给数据预处理pipeline：

from torchvision.datasets import ImageFolder

# define your folder path
folder_path = 'path/to/folder'

# define your transforms
t = []
t.append(transforms.Resize((256, 256)))
t.append(transforms.ToTensor())
t.append(transforms.Normalize(IMAGENET_DEFAULT_MEAN, IMAGENET_DEFAULT_STD))
preprocess = transforms.Compose(t)

# create your dataset
dataset = ImageFolder(folder_path, transform=preprocess)

# create your dataloader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# iterate over the dataloader
for batch, labels in dataloader:
    # do something with the batch
    ...

这个例子中，我们定义了一个folder_path变量来指定要加载的文件夹路径。然后，我们定义了一个transforms列表t，其中包含了三个transforms：Resize、ToTensor和Normalize。我们使用Compose将它们串联起来形成一个数据预处理pipeline。最后，我们将这个pipeline传递给ImageFolder类的构造函数，用于对图像进行预处理。

然后我们使用DataLoader类来将数据集分批次加载到模型中进行训练或推理。我们可以在迭代器中使用这个dataloader来遍历整个数据集。在这个例子中，每个batch将包含32张图像和对应的标签。