class LoadImagesAndLabels(Dataset):

这是一个继承自 PyTorch 中 Dataset 类的自定义数据集类，用于加载图像和标签数据。在该类中，需要实现以下两个方法：

1. `__init__` 方法：初始化数据集类，需要传入图像和标签的路径。

2. `__getitem__` 方法：返回一个样本的图像和标签数据。

具体实现可以参考以下示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image

class LoadImagesAndLabels(Dataset):

    def __init__(self, img_dir, label_dir):
        self.img_dir = img_dir
        self.label_dir = label_dir
        self.img_paths = os.listdir(img_dir)
        self.label_paths = os.listdir(label_dir)

    def __getitem__(self, index):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_paths[index])
        label_path = os.path.join(self.label_dir, self.label_paths[index])
        img = Image.open(img_path).convert('RGB')
        label = Image.open(label_path).convert('L')
        return img, label

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

在上述代码中，`__init__` 方法中传入了图像和标签的路径，`__getitem__` 方法中根据索引读取对应的图像和标签数据，最后实现了 `__len__` 方法以返回数据集的大小。