在深度学习中，数据预处理是关键环节之一，而PyTorch提供了强大的工具来帮助我们加载和管理数据。假设你需要处理某个文件夹下的所有图片，那么首先得找到这些`.jpg`文件吧！这里教你用Python轻松搞定！

首先，使用`os`模块可以快速遍历目录。代码如下：

```python

import os

folder_path = './images'

for file_name in os.listdir(folder_path):

if file_name.endswith('.jpg'):

print(file_name)

```

👏搞定啦！这样就能列出文件夹里所有的`.jpg`文件啦！

接着，如果你正在用PyTorch进行图像分类任务，可以结合`torchvision.datasets.ImageFolder`模块进一步加载数据：

```python

from torchvision import datasets, transforms

data_transforms = transforms.Compose([

transforms.Resize((224, 224)),

transforms.ToTensor()

])

dataset = datasets.ImageFolder(root='./images', transform=data_transforms)

```

😎是不是超简单？无论是Python还是PyTorch，都为开发者提供了极佳的便利性！💪🎉