PyTorch的dataloader是用于讀取訓練數據的工具，它可以自動將數據分割成小batch，并在訓練過程中進行數據預處理。以下是制作PyTorch的dataloader的簡單步驟：

1. 導入必要的庫

import?torch
from?torch.utils.data?import?DataLoader,?Dataset

1. 定義數據集類 需要自定義一個繼承自torch.utils.data.Dataset的類，在該類中實現__len__和__getitem__方法。

class?MyDataset(Dataset):def?__init__(self,?data):self.data?=?datadef?__len__(self):return?len(self.data)def?__getitem__(self,?index):#?返回第index個數據樣本return?self.data[index]

1. 創建數據集實例

data?=?[1,?2,?3,?4,?5]
dataset?=?MyDataset(data)

1. 創建dataloader實例

使用torch.utils.data.DataLoader創建dataloader實例，可以設置batch_size、shuffle等參數。

dataloader?=?DataLoader(dataset,?batch_size=2,?shuffle=True)

1. 使用dataloader讀取數據

for?batch?in?dataloader:#?batch為一個batch的數據，可以直接用于訓練print(batch)

以上是制作PyTorch的dataloader的簡單步驟，根據實際需求可以進行更復雜的操作，如數據增強、并行讀取等。

5.已經分類的文件生成標注文件

假設你已經將所有的圖片按照類別分別放到了十個文件夾中，可以使用以下代碼生成標注文件：

import?os
#?定義圖片所在的文件夾路徑和標注文件的路徑
img_dir?=?'/path/to/image/directory'
ann_file?=?'/path/to/annotation/file.txt'
#?遍歷每個類別文件夾中的圖片，將標注信息寫入到標注文件中
with?open(ann_file,?'w')?as?f:for?class_id?in?range(1,?11):class_dir?=?os.path.join(img_dir,?'class{}'.format(class_id))for?filename?in?os.listdir(class_dir):if?filename.endswith('.jpg'):#?寫入圖片的文件名和類別f.write('{}?{}\n'.format(filename,?class_id))