向GoogleNet模型中导入数据的方法，附代码

向GoogleNet模型中导入数据的方法需要使用数据加载器，通常使用PyTorch中的DataLoader。以下是一个简单的示例代码，假设数据集已经被划分为训练集和测试集，并存储在train和test文件夹中。

import torch
from torchvision import transforms, datasets

# 数据转换，将图像变换为模型所需的大小和格式
data_transforms = transforms.Compose([
        transforms.Resize(224), # 调整图像大小
        transforms.CenterCrop(224), #中心裁剪
        transforms.ToTensor(), #图像转化为张量
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化
    ])

# 加载数据集
data_dir = 'path/to/dataset'
train_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), data_transforms)
test_dataset = datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'test'), data_transforms)

# 创建数据加载器
batch_size = 32
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

在上面的代码中，我们首先定义了数据转换，然后使用ImageFolder函数从文件夹中加载数据集。接着使用DataLoader函数创建数据加载器，其中指定了批量大小和是否打乱数据。最后，我们可以使用train_loader和test_loader在训练和测试期间迭代数据。