PyTorch的dataloader是用于读取训练数据的工具，它可以自动将数据分割成小batch，并在训练过程中进行数据预处理。以下是制作PyTorch的dataloader的简单步骤：

1. 导入必要的库

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

1. 定义数据集类 需要自定义一个继承自torch.utils.data.Dataset的类，在该类中实现__len__和__getitem__方法。

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, index):
        # 返回第index个数据样本
        return self.data[index]

1. 创建数据集实例

data = [1, 2, 3, 4, 5]
dataset = MyDataset(data)

1. 创建dataloader实例

使用torch.utils.data.DataLoader创建dataloader实例，可以设置batch_size、shuffle等参数。

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

1. 使用dataloader读取数据

for batch in dataloader:
    # batch为一个batch的数据，可以直接用于训练
    print(batch)

以上是制作PyTorch的dataloader的简单步骤，根据实际需求可以进行更复杂的操作，如数据增强、并行读取等。

5.已经分类的文件生成标注文件

假设你已经将所有的图片按照类别分别放到了十个文件夹中，可以使用以下代码生成标注文件：

import os
# 定义图片所在的文件夹路径和标注文件的路径
img_dir = '/path/to/image/directory'
ann_file = '/path/to/annotation/file.txt'
# 遍历每个类别文件夹中的图片，将标注信息写入到标注文件中
with open(ann_file, 'w') as f:
    for class_id in range(1, 11):
        class_dir = os.path.join(img_dir, 'class{}'.format(class_id))
        for filename in os.listdir(class_dir):
            if filename.endswith('.jpg'):
                # 写入图片的文件名和类别
                f.write('{} {}\n'.format(filename, class_id))