pytorch如何使用Dataset类将格拉姆角场图片和与之对应的标签制作成数据集

首先，您需要创建一个自定义的Dataset类来加载您的数据集。您可以使用torchvision.datasets.ImageFolder来从文件夹中加载图像，也可以使用torch.utils.data.Dataset类来加载图像。

以下是一个示例代码，可以将格拉姆角场图片和对应的标签转换为torch.Tensor格式的数据集：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms, datasets

class GramDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_dir, transform=None):
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.images = datasets.ImageFolder(img_dir, transform=transform)

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

    def __getitem__(self, idx):
        img, label = self.images[idx]
        return torch.Tensor(img), label

在上述代码中，我们使用了torch.utils.data.Dataset类，并定义了两个必要的方法：`__len__`和`__getitem__`。其中，`__len__`方法返回数据集中的样本数量，`__getitem__`方法返回数据集中的一个样本。

在`__getitem__`方法中，我们先获取图像和标签，然后将图像转换为torch.Tensor数据类型，最后返回这个样本。

接下来，您可以使用torch.utils.data.DataLoader类加载数据集：

img_dir = 'path/to/image/folder'
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor()
])
dataset = GramDataset(img_dir=img_dir, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

在上述代码中，我们首先定义了一个包括两个转换的transform函数，即将图像缩放到256x256大小，并将图像转换为torch.Tensor数据类型。接着，我们使用我们自定义的GramDataset类来加载数据集，并使用torch.utils.data.DataLoader类来创建一个数据加载器。这里设定了batch_size为32，shuffle为True，表示我们希望每次取出32个样本，并将它们打乱顺序。

最后，您就可以使用dataloader来迭代数据集中的样本了。