pytorch软件，如何引用LabelImg标记过后的数据集？有多少种引用方式？

您可以使用PyTorch中的torchvision.datasets.ImageFolder来引用LabelImg标记过后的数据集，主要有两种引用方式：

1.手动分成train和val两个文件夹，然后使用ImageFolder读取数据集：

data/
  train/
    class1/
        xxx.jpg
        yyy.jpg
        ...
    class2/
        aaa.jpg
        ...
  val/
    class1/
        zzz.jpg
        ...
    class2/
        bbb.jpg
        ...

train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(
    'path/to/data/train',
    transform=transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
    ])
)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    shuffle=True
)

val_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(
    'path/to/data/val',
    transform=transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
    ])
)

val_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    val_dataset,
    batch_size=32,
    num_workers=4,
    shuffle=False
)

2.使用torchvision.datasets.ImageFolder的参数loader和sampler来读取数据集，可以直接从一个文件夹中读取数据，并按比例分配训练集和验证集：

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
    ]),
}

data_dir = 'path/to/data'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x])
                  for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4)
              for x in ['train', 'val']}

以上就是两种引用方式，您可以根据自己的需求选择适合的方式。