如何从minibatch获取图片文件名？

从minibatch获取图片文件名的方法取决于你使用的深度学习框架和数据加载器。以下是一种常见的方法，适用于使用Python和PyTorch框架的情况：

1. 首先，确保你已经导入了必要的库和模块，包括PyTorch和相关的数据加载器。
2. 创建一个数据加载器对象，将你的数据集传递给它。例如，可以使用torchvision.datasets.ImageFolder类来加载一个包含图片的文件夹。
3. 使用数据加载器的__getitem__方法来获取一个minibatch的数据。这个方法会返回一个包含图片和标签的元组。
4. 解压元组，将图片和标签分别赋值给不同的变量。
5. 使用图片的文件路径属性来获取文件名。在PyTorch中，可以通过访问image_path属性来获取图片的文件路径。

以下是一个示例代码：

import torch
from torchvision import datasets

# 创建数据加载器
dataset = datasets.ImageFolder('path/to/dataset')
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 获取一个minibatch的数据
for images, labels in dataloader:
    # 遍历每个图片和标签
    for image, label in zip(images, labels):
        # 获取图片文件名
        file_name = image.path.split('/')[-1]
        print(file_name)

请注意，上述代码中的'path/to/dataset'应替换为你的数据集所在的路径。此外，根据你的数据集的文件结构，你可能需要调整获取文件名的代码。

对于其他深度学习框架和数据加载器，具体的方法可能会有所不同。你可以查阅相关框架的文档或搜索相关的代码示例来获取更多信息。