label的输出形式，折腾出来才发现太复杂了

＃　定义函数用于将.csv中存储的像素点label载入程序，整体读成列表字典，图片名称与类别作为key，
＃　像素坐标列表作为value
def readDictCSV(fileName):
dataDict = {}
with open(fileName, "r") as csvFile:
data = csv.DictReader(csvFile)
for row in data:
dataDict.setdefault(row['ImageId_ClassId'],[])
.append(
row['EncodedPixels'].split(' ',len(row['EncodedPixels'])//2-1
))
csvFile.close()
return dataDict
if __name__ == '__main__':
filename = '/home/dell-g3/PycharmProjects/pytorch-project/Image_Segmentation-master/data/train.csv'
name = readDictCSV(filename)
lll = []
for i in range(4):
l = name['0002cc93b.jpg'+'_'+str(i+1)]
if l == [['']]:
ll = np.array([[-1,-1]]) # 这里有致命错误，tenser在stack时要保证大小完全相同，列表可以实现但张量不行
else:
ll = np.array(l).astype(int).reshape(-1, 2)
ll = ll.tolist()
lll.append(ll)
LLL = torch.Tensor(lll)

最后

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