Pytorchで自分で作ったデータセットを使いたい

    from torch.utils.data import DataLoader
    
    train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
    test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

のtrain_data変数はにしたのクラスにアノテーションファイルとイメージディレクトリを引数として渡してインスタンス化したものを渡せばいい。

    import os
    import pandas as pd
    from torchvision.io import read_image
    
    class CustomImageDataset(Dataset):
        def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
            self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
            self.img_dir = img_dir
            self.transform = transform
            self.target_transform = target_transform
    
        def __len__(self):
            return len(self.img_labels)
    
        def __getitem__(self, idx):
            img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
            image = read_image(img_path)
            label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
            if self.transform:
                image = self.transform(image)
            if self.target_transform:
                label = self.target_transform(label)
            return image, label

アノテーションファイルは
画像名,画像のクラス　みたいにしてCSVファイルで作る

〇〇,1
□□,2

画像はJPG形式とかで保存すればいい。