在PyTorch中，通常通过使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来加载和处理数据集。
首先，创建一个自定义的数据集类，继承自torch.utils.data.Dataset，并实现__len__和__getitem__方法。在__getitem__方法中，可以根据索引加载和预处理数据。
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
sample = self.data[idx]
# 进行数据预处理
return sample
然后，实例化自定义数据集类并使用torch.utils.data.DataLoader创建一个数据加载器，指定批量大小和是否打乱数据。
data = [...] # 数据集
dataset = CustomDataset(data)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)
最后，可以通过迭代数据加载器来访问数据集中的数据。
for batch in dataloader:
# 处理批量数据
pass
