pytorch加载一个没有分类的图片数据集用什么函数

如果需要加载一个没有分类的图片数据集，可以使用 PyTorch 中的 `torch.utils.data.Dataset` 类来自定义数据集，并使用 `torch.utils.data.DataLoader` 类进行批量加载。具体步骤如下：

1. 继承 `torch.utils.data.Dataset` 类，并实现 `__len__` 和 `__getitem__` 方法。`__getitem__` 方法应该返回一个样本的数据和标签。
2. 使用 `ImageFolder` 函数加载数据集，并将标签设置为一个固定的值（例如0）。
3. 使用自定义的数据集类替换 `ImageFolder` 函数。

代码示例：

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

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir):
        self.root_dir = root_dir
        self.img_list = os.listdir(root_dir)

    def __len__(self):
        return len(self.img_list)

    def __getitem__(self, index):
        img_name = self.img_list[index]
        img_path = os.path.join(self.root_dir, img_name)
        img = Image.open(img_path)
        img = img.convert('RGB')
        tensor_img = torch.tensor(img)
        label = 0
        return tensor_img, label

dataset = CustomDataset('/path/to/data')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

需要注意的是，上述示例中只是简单地将图片转换为 Tensor 格式，并没有进行其他的数据增强操作，需要根据实际需求进行相应的处理。