产生此次实验的原因：当我使用pytorch进行神经网络的训练时，需要每次向CNN传入一组图像，并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中：

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A文件夹：图片1a，图片2a，图片3a……图片1000a

B文件夹：图片1b, 图片2b，图片3b……图片1000b

所以在每个循环里，我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb。

测试一：通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator

dataset = dset.ImageFolder( 
 root='./folder1', 
 transform=transforms.Compose([ 
  transforms.ToTensor(), 
  transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5), (0.5,0.5,0.5)), # bring images to (-1,1) 
 ]) 
) 
dataloader1 = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=opt.batchSize, shuffle=True, num_workers=opt.workers) 
iterator1 = iter(dataloader1)
for i in range(1,1001):
data = iterator1.next() 
data2 = iterator2.next()

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