写一个加载图片数据集的pytorch代码

当然，我很荣幸能回答你的问题。以下是加载图片数据集的样本 PyTorch 代码：

import torch
from torchvision import transforms, datasets

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(28),
    transforms.CenterCrop(28),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

train_data = datasets.ImageFolder('path/to/train/dataset', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)

test_data = datasets.ImageFolder('path/to/test/dataset', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

这个代码片段假设你有一个路径为 `path/to/train/dataset` 和 `path/to/test/dataset` 的图像数据集，每个类别都放在单独的文件夹中。代码将加载数据集并将其转换为 tensor 并进行规范化，以便稍后用于训练和测试模型。祝好运！