如何获取我在Pytorch中放入Dataloader的图像的文件名

在PyTorch中，要获取放入Dataloader的图像的文件名，可以通过自定义数据集类来实现。以下是一个示例：

import os
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.file_list = os.listdir(root_dir)

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

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.file_list[idx]
        img_path = os.path.join(self.root_dir, img_name)
        image = Image.open(img_path)
        # 其他数据预处理操作...

        return image, img_name

# 假设图像文件存放在'./images'目录下
dataset = CustomDataset('./images')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for images, filenames in dataloader:
    # images为图像数据，filenames为对应的文件名
    for filename in filenames:
        print(filename)

在上述代码中，首先定义了一个自定义数据集类CustomDataset，其中root_dir参数为图像文件所在的根目录。在__getitem__方法中，通过索引idx获取对应位置的图像文件名img_name，然后拼接成完整的图像路径img_path。最后，返回图像数据和文件名作为一个样本。

在使用DataLoader加载数据时，可以同时获取图像数据和文件名。在示例中，通过for循环遍历dataloader，每次迭代时，filenames变量即为当前批次图像对应的文件名列表。你可以根据需要进一步处理这些文件名。

请注意，上述示例中并未提及具体的腾讯云产品，因为获取图像文件名与云计算品牌商无直接关联。