pytorch計算機視覺datasets 準備
常用方法：
pytorch中datasets 都是通過繼承data.dataset 父類，重寫其中的init(),
getitem(),len() 等函式。
在__init__()中:
1.首先將資料集加入乙個list中，list包含資料集中每張的路徑。
2.然後通過向transforms.compose()中新增需要對資料集中進行的操作，如：transforms.resiez(), transforms.totensor(), transforms.normalize()等等
在__getitem__()中：
1.先將__init__()中定義的儲存資料路徑的list獲得。
2.getitem()中包含乙個引數index,所以通過這個index，配合存路徑的list，很容易獲取資料集中的。例如：通過pil 的image 讀取list中的，賦值給新的變數。
3.使用__init__()中定義的transforms對 資料進行資料增廣操作，如旋轉，放大，縮小等。
4.最後返回處理後的，即 return ***
這是一種比較常見的pytorch 資料集建立方法
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