Pytorch Pytork customdataset未实现错误

我正在用pytorch制作自己的自定义数据集

而且，我想将图像可视化

然而，我认为自定义数据集中出现了一些错误

请帮帮我

NotImplementedError回溯（最近的调用 最后）在（） 1将matplotlib.pyplot作为plt导入 2 dat=列车数据集（transforms.ToTensor（）） ---->3 img，标签=dat[i] 4 plt.imshow（img.permute（1,2,0））

/中的usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/utils/data/dataset.py getitem（自我，索引） 31 32 defgetitem（自我，索引）->T\U公司： --->33升起未执行错误 34 35 def添加（自我，其他：“数据集[T_co]”）->“ConcatDataset[T_co]”：

未实现错误：

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我一眼就看不出有什么问题，一切似乎都很好，但我注意到你的init有错误的缩进，这可能是格式问题，你可以看看这里，但似乎是缩进问题

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
import os
import glob

from torch.utils.data import Dataset

import pandas as pd
from PIL import Image


class TrainDataset(Dataset):
  def __init__(self, transform):
    super().__init__()
    self.data = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/cancer/train_labels.csv')
    self.transform = transform
    
    def __len__(self):
      return len(self.data)

    def __getitem__(self,idx):
      img_name, label = self.data.iloc[idx]
      img = Image.open(f'/content/drive/MyDrive/cancer/test/{image_name}.tif')
      img = self.transform(img)
      return (img, torch.tensor(label).long())



import matplotlib.pyplot as plt
dat= TrainDataset(transforms.ToTensor())
img,label= dat[1]
plt.imshow(img.permute(1,2,0))