怎么样把下载的数据集读入内存，读入路径和标签这些信息怎么样可以存在于两个.label文件中

要将下载的数据集读入内存，可以使用 PyTorch 的 `torchvision.datasets` 模块中提供的数据集类，例如 `ImageFolder` 类。这个类可以将指定路径下的图片数据集读取到内存中，并自动进行预处理和标签的生成。具体使用方法如下：

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/train/data', transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/test/data', transform=transform)

在上面的代码中，我们使用了 `ImageFolder` 类将指定路径下的数据集读取到内存中，并进行了预处理，其中 `root` 参数指定了数据集的根目录，`transform` 参数指定了数据预处理的方式。

如果数据集的标签信息存储在两个 `.label` 文件中，可以先将这两个文件读取到内存中，然后使用 Python 的字典类型将标签信息进行存储。具体实现方法如下：

train_labels = {}
with open('path/to/train.label', 'r') as f:
    for line in f:
        img_name, label = line.strip().split()
        train_labels[img_name] = int(label)

test_labels = {}
with open('path/to/test.label', 'r') as f:
    for line in f:
        img_name, label = line.strip().split()
        test_labels[img_name] = int(label)

在上面的代码中，我们使用了 Python 的 `open` 函数将 `.label` 文件读取到内存中，并使用 `strip` 方法去除了每行末尾的换行符，然后使用 `split` 方法将每行的数据分割成文件名和标签两部分，最后将这两个信息存储到了字典中。

读入标签信息后，我们可以根据数据集中的图片文件名来获取每个图片对应的标签信息，例如：

train_dataset.samples = [(path, train_labels[os.path.basename(path)]) for path, _ in train_dataset.samples]
test_dataset.samples = [(path, test_labels[os.path.basename(path)]) for path, _ in test_dataset.samples]

在上面的代码中，我们使用了 Python 的 `os` 模块中的 `os.path.basename` 函数来获取文件名，然后根据文件名从字典中获取标签信息，最后将文件路径和标签信息组成一个元组，并赋值给 `train_dataset.samples` 和 `test_dataset.samples`。这样，我们就将数据集的路径和标签信息存储在了一起。