chainerでのCNNに向けてのデータセットについて

前提・実現したいこと

初心者です。
chainerによってCNNのデータセットを行いたいのですが、自前のjpg形式の画像を読み込んでセットする方法を調べてもわかりませんでした。
（参考：https://www.kumilog.net/entry/chainer-dataset#画像を扱うデータセット）
Jupiter notebookを使用しているのですが、
画像は全部で28枚でjpgの画像の格納先は

CNN/data/IMG_1.jpg,IMG_2.jpg,...IMG_28.jpg

となっております。
また、画像と同じdataフォルダ内に'label.txt'を作成しており、

IMG_1.jpg 0
IMG_2.jpg 0
...
IMG_28.jpg 1

というように画像とラベルを記述してあります。

print(dataset[0])でdatasetの１番目にアクセスしようとしましたが、エラーが出てしまい、セットできていないことがわかりました。正直、データセットができたとしても、どのように学習へ進めていけば良いかも曖昧な状況です。皆様、お力をお貸しください。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
---------------------------------------------------------------------------
FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-458771d72ad1> in <module>
----> 1 print(dataset[0])

/Applications/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/chainer/dataset/dataset_mixin.py in __getitem__(self, index)
     65             return [self.get_example(i) for i in index]
     66         else:
---> 67             return self.get_example(index)
     68 
     69     def __len__(self):

<ipython-input-2-af56160fe348> in get_example(self, i)
     11     def get_example(self, i):
     12         # データセットのインデックスを受け取って、データを返します
---> 13         img= Image.open(self._paths[i])
     14         img = img.resize(self._size) # PILをつかってリサイズ
     15         img = numpy.asarray(img, dtype=self._dtype) # float32型のnumpy arrayに変換

/Applications/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/PIL/Image.py in open(fp, mode)
   2607 
   2608     if filename:
-> 2609         fp = builtins.open(filename, "rb")
   2610         exclusive_fp = True
   2611 

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'd'

該当のソースコード

import chainer
import numpy
from PIL import Image

class ResizedImageDataset(chainer.dataset.DatasetMixin):
def init(self, paths, size, dtype=numpy.float32):
self._paths = paths
self._size = size
self._dtype = dtype

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

def get_example(self, i):
    
    img= Image.open(self._paths[i])
    img = img.resize(self._size) 
    img = numpy.asarray(img, dtype=self._dtype) 
    img = img.transpose(2, 0, 1) 
    return img

image_files = 'data/label.txt'
dataset = ResizedImageDataset(image_files, size=(32, 32))

print(dataset[0])