修改函数def __init__(self, args_dict, set,transform = None)

好的，以下是修改后的`__init__`函数：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
import os
from PIL import Image
from torchvision import transforms

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, args_dict, set, transform=None):
        self.args_dict = args_dict
        self.set = set
        self.transform = transform
        self.data_path = os.path.join(args_dict['root_dir'], set)
        self.img_names = os.listdir(self.data_path)
    
    def __len__(self):
        return len(self.img_names)
    
    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.data_path, self.img_names[idx])
        img = Image.open(img_path).convert('RGB')
        if self.transform:
            img = self.transform(img)
        return img

在这个示例中，我们添加了三个新的参数：`args_dict`、`set`和`transform`。`args_dict`是一个包含各种参数的字典，`set`是一个字符串，用于指定数据集名称（例如，"train"或"val"等），`transform`是一个可选的数据预处理函数。

在`__init__`函数中，我们首先将这些参数保存到类的属性中。然后，我们根据`args_dict`中提供的根目录和`set`参数构建数据集的路径。接下来，我们使用Python的`os`模块中的`listdir`函数列出数据集中所有图像的文件名，并将它们保存在`img_names`属性中。

在`__len__`函数中，我们返回数据集中图像的数量。在`__getitem__`函数中，我们首先根据给定的索引获取相应的图像文件路径，并使用PIL库中的`Image.open`函数打开图像。然后，如果`transform`参数不为空，我们将应用它来对图像进行预处理。最后，我们返回图像张量作为数据集中的单个样本。

请注意，这只是一个示例，你可以根据自己的需要进行修改，例如，你可能需要添加额外的标签或元数据，或者使用其他的图像预处理库（例如，OpenCV等）。