c++ libtorch ImageFolder实现

libtorch是一个C++前端的PyTorch库，它提供了一些常用的深度学习函数和工具。ImageFolder是libtorch中常用的图像数据集类之一，它可以方便地读取文件夹中的图像数据集。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用ImageFolder类加载MNIST数据集：

#include <torch/torch.h>

int main() {
  // 定义数据集路径
  std::string data_path = "mnist/";

  // 定义数据集
  auto dataset = torch::data::datasets::ImageFolder(data_path);

  // 定义数据加载器
  auto data_loader = torch::data::make_data_loader(
      dataset,
      torch::data::DataLoaderOptions().batch_size(64).workers(2));

  // 遍历数据集
  for (auto& batch : *data_loader) {
    auto data = batch.data;
    auto target = batch.target;
    // 使用data和target进行训练或评估
  }

  return 0;
}

在上面的代码中，我们首先定义了数据集的路径。然后，我们创建了一个ImageFolder对象，它读取data_path目录中所有的图像文件，并将它们转换为Tensor类型。接着，我们使用make_data_loader函数创建了一个数据加载器，它将数据集分成批次，每个批次的大小为64，并使用两个工作线程进行数据加载。最后，我们遍历数据集，使用每个批次的data和target进行训练或评估。

需要注意的是，ImageFolder类假定数据集的文件夹结构如下：

data_path/
    class_1/
        image_1.jpg
        image_2.jpg
        ...
    class_2/
        image_1.jpg
        image_2.jpg
        ...
    ...

其中，class_1、class_2等代表不同的类别，image_1.jpg、image_2.jpg等代表图像文件。如果数据集的文件夹结构与上述结构不同，需要使用自定义的Dataset和DataLoader类进行数据加载。