dataset = ImageFolder函数将所有图像输入已经训练好的二分类模型中

使用 `ImageFolder` 函数可以将文件夹中的所有图像加载为一个数据集，然后将这个数据集输入到已经训练好的模型中进行推断。以下是一个示例代码：

import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 加载已经训练好的模型
model = torch.load("path/to/trained_model.pth")

# 创建数据预处理管道
transform_pipeline = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 调整图片大小
    transforms.ToTensor(),  # 将图片转换为张量
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])

# 加载数据集
dataset = ImageFolder("path/to/image_folder", transform=transform_pipeline)

# 创建数据加载器
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 进行推断
model.eval()
with torch.no_grad():
    for images, _ in data_loader:
        # 将数据输入到模型中
        outputs = model(images)

        # 处理模型输出
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

        # 输出预测结果
        print(predicted)

这段代码中，我们首先加载了已经训练好的模型，然后创建了一个数据预处理管道，用于对输入的图像进行预处理。接着，我们使用 `ImageFolder` 函数加载了数据集，并使用 `DataLoader` 创建了一个数据加载器，用于批量读取数据。最后，我们将数据输入到模型中进行推断，并输出预测结果。

需要注意的是，这段代码中的 `transform_pipeline` 和 `ImageFolder` 函数的参数应该根据你的数据集进行调整，以保证输入到模型中的数据格式正确。此外，如果你是使用 PyTorch 训练的模型，你需要使用 PyTorch 的相关函数进行加载和推断。如果你是使用其他框架训练的模型，则需要使用相应的函数进行加载和推断。