t = [] t.append(transforms.ToTensor()) t.append(transforms.Normalize(IMAGENET_DEFAULT_MEAN, IMAGENET_DEFAULT_STD)) preprocess = transforms.Compose(t)。t=【】中如何输入图像集

在这个例子中，列表t是用来存储transforms的，它并不是用来存储图像集的。如果要输入图像集，你需要使用Dataset类和DataLoader类。Dataset类用来加载和处理数据集，DataLoader类用来将数据集分批次加载到模型中进行训练或推理。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用Dataset和DataLoader加载图像集并将其传递给数据预处理pipeline：

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

class ImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_list, transform=None):
        self.file_list = file_list
        self.transform = transform

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

    def __getitem__(self, index):
        img_path = self.file_list[index]
        img = Image.open(img_path).convert('RGB')

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)

        return img, img_path

# define your file list
file_list = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg', ...]

# define your transforms
t = []
t.append(transforms.Resize((256, 256)))
t.append(transforms.ToTensor())
t.append(transforms.Normalize(IMAGENET_DEFAULT_MEAN, IMAGENET_DEFAULT_STD))
preprocess = transforms.Compose(t)

# create your dataset
dataset = ImageDataset(file_list, transform=preprocess)

# create your dataloader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# iterate over the dataloader
for batch, paths in dataloader:
    # do something with the batch
    ...

这个例子中，我们定义了一个ImageDataset类来加载图像集。在__getitem__方法中，我们使用PIL库打开图像，然后将其传递给数据预处理pipeline。最后，我们将预处理后的图像及其路径返回。

我们还定义了一个transforms列表t，其中包含了三个transforms：Resize、ToTensor和Normalize。我们使用Compose将它们串联起来形成一个数据预处理pipeline。最后，我们将这个pipeline传递给ImageDataset类的构造函数，用于对图像进行预处理。

然后我们使用DataLoader类来将数据集分批次加载到模型中进行训练或推理。我们可以在迭代器中使用这个dataloader来遍历整个数据集。