使用pytorch与python。模型训练，将图片与图片的的命名捆绑并输入

你可以使用PyTorch的DataLoader和Dataset模块来加载你的图片数据集。可以将图片与其对应的命名捆绑在一起，然后将它们输入到模型中进行训练。

下面是一个简单的示例代码，假设你的图片数据集存储在一个名为“images”的文件夹中，每个图片的文件名与其所属类别相同：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import os

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.images = []
        self.labels = []
        
        for filename in os.listdir(root_dir):
            label = filename.split('.')[0]
            img_path = os.path.join(root_dir, filename)
            self.images.append(img_path)
            self.labels.append(label)
        
    def __len__(self):
        return len(self.images)
    
    def __getitem__(self, idx):
        img_path = self.images[idx]
        label = self.labels[idx]
        
        image = Image.open(img_path)
        
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        
        return image, label

# 定义数据预处理操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
dataset = CustomDataset('images', transform=transform)

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 在训练过程中使用数据加载器进行模型训练
for images, labels in dataloader:
    # 将图片和标签输入到模型中进行训练
    # ...

在上面的代码中，我们首先定义了一个CustomDataset类，它继承自PyTorch的Dataset类，并重写了__init__、__len__和__getitem__方法。在__init__方法中，我们读取文件夹中的图片文件名与对应的标签，并将它们存储在self.images和self.labels列表中。在__getitem__方法中，我们读取对应的图片和标签，并将它们返回给调用方。

在定义完数据集之后，我们使用transforms.Compose定义了一系列数据预处理操作，并将它们传递给CustomDataset来进行数据预处理。然后，我们创建了一个数据加载器（DataLoader），它可以自动将数据集划分为小批次，并按需要随机打乱数据，以便进行模型训练。最后，我们使用这个数据加载器来迭代训练数据集，并将批量的图片和标签输入到模型中进行训练。