pee_train，pee_val和pee_test由图像路径组成的列表集，用monai.transform中的copyitemsd对三个列表集分别复制6份，并对三个数据集定义标签为1

好的，根据您的要求，可以使用以下代码实现：

import random
import monai
from monai.transforms import CopyItemsd

# 定义数据集
pee_train = ['path/to/train/img1.jpg', 'path/to/train/img2.jpg', ...] # 训练集图像路径列表
pee_val = ['path/to/val/img1.jpg', 'path/to/val/img2.jpg', ...] # 验证集图像路径列表
pee_test = ['path/to/test/img1.jpg', 'path/to/test/img2.jpg', ...] # 测试集图像路径列表

# 复制数据
copy_transform = CopyItemsd(keys=['image', 'label'], times=6, allow_missing_keys=True)

# 复制训练集
train_data = [{'image': img_path, 'label': 1} for img_path in pee_train]
train_data = copy_transform(train_data)
random.shuffle(train_data)

# 复制验证集
val_data = [{'image': img_path, 'label': 1} for img_path in pee_val]
val_data = copy_transform(val_data)
random.shuffle(val_data)

# 复制测试集
test_data = [{'image': img_path, 'label': 1} for img_path in pee_test]
test_data = copy_transform(test_data)
random.shuffle(test_data)

这里使用了`CopyItemsd`变换来复制数据，并将`image`和`label`作为需要复制的键。`times`参数指定了需要复制的次数，这里设置为6，即每个数据集都会被复制6次。`allow_missing_keys`参数设置为True，以允许有些数据可能没有标签。最后，我们将每个数据集的图像路径和标签组成字典，并随机打乱数据顺序。