train_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) train_dataset = ImageFolder("data/train", transform=train_transforms) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)如何输入数据

这段代码是用 PyTorch 中的 `torchvision` 库来读取图像数据集的。首先定义了一个 `transforms.Compose` 对象 `train_transforms`，它包含两个图像变换操作：将图像大小调整为 $256\times256$，并将图像转换为 tensor 格式。然后使用 `ImageFolder` 类来读取图像数据集。`ImageFolder` 类可以自动地将指定目录下的所有图像文件按照文件名的字典序进行分类，每个子目录对应一个类别。在这里，指定了数据集所在的目录为 `data/train`，并将之前定义的 `train_transforms` 应用到所有读取的图像上。最后使用 `DataLoader` 类来将数据集划分为多个 batch。`batch_size=4` 表示每个 batch 中包含 4 张图像，`shuffle=True` 表示每个 epoch 时打乱数据集的顺序。因此，要输入数据，需要将图像数据集放在指定的目录下，然后运行这段代码即可。