如何用pytorch写读取分成33组中的一组图片的第一张和最后一张

你可以使用PyTorch中的`torchvision.datasets.ImageFolder`和`torch.utils.data.DataLoader`来读取图片，并且使用Python的切片操作(slice)来获取指定组中的第一张和最后一张图片。

具体步骤如下：

1. 首先，你需要将所有的图片按照组别放在不同的文件夹中。假设你的图片数据集放在`data`文件夹下，其中每个组的图片都放在以组号命名的子文件夹下，如`data/1`表示第一组图片，`data/2`表示第二组图片，以此类推。

2. 接着，使用`torchvision.datasets.ImageFolder`来读取数据集，将`data`文件夹作为参数传入即可：

   import torchvision.datasets as datasets

   data_path = 'data'
   dataset = datasets.ImageFolder(root=data_path)

3. 然后，使用`torch.utils.data.DataLoader`来构建数据加载器，并指定`batch_size=1`，这样每次只会取出一张图片：

   import torch.utils.data as data

   dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

4. 最后，通过遍历数据加载器并使用切片操作(slice)来获取指定组中的第一张和最后一张图片：

   group_num = 3  # 指定要获取的组号，这里以第三组为例
   images = []
   for i, (image, label) in enumerate(dataloader):
       if label == group_num:
           images.append(image)
   first_image = images[0]  # 获取第一张图片
   last_image = images[-1]  # 获取最后一张图片

上述代码中，`group_num`指定了要获取的组号，我们通过遍历数据加载器来逐一获取每张图片，并根据其标签(label)来筛选出指定组中的所有图片。最后，通过切片操作(slice)来获取第一张和最后一张图片，即`images[0]`和`images[-1]`。