是否可以使用PyTorch数据加载器加载保存在CSV文件中的原始数据图像？

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 假设CSV文件有两列：'image_path' 和 'label'
class CSVDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file, transform=None):
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = self.data.iloc[idx, 0]
        image = Image.open(img_path).convert('RGB')
        label = self.data.iloc[idx, 1]

        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        return (image, label)

# 定义一些图像变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((128, 128)),
    transforms.ToTensor()
])

# 创建数据集实例
dataset = CSVDataset(csv_file='path_to_your_csv.csv', transform=transform)

# 创建DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

# 使用DataLoader迭代数据
for images, labels in dataloader:
    # 在这里进行模型训练或其他处理
    pass