C++ PyTorch如何进行数据加载

在C++中使用PyTorch进行数据加载的一种常见方法是使用torch::data::datasets和torch::data::dataloader模块来加载和处理数据。

首先，你需要定义自定义数据集类，继承自torch::data::datasets::Dataset类，并实现size()和get()方法来返回数据集的大小和索引对应的样本。

class CustomDataset : public torch::data::datasets::Dataset<CustomDataset> {
public:
    explicit CustomDataset(/* pass any necessary arguments */) {
        // initialize your dataset
    }

    torch::data::Example<> get(size_t index) override {
        // return the sample at the given index
    }

    torch::optional<size_t> size() const override {
        // return the size of the dataset
    }
};

然后，你可以使用torch::data::dataloader类来创建数据加载器，指定数据集、批量大小和是否需要对数据进行随机重排。

auto dataset = CustomDataset(/* pass any necessary arguments */);
auto dataloader = torch::data::make_data_loader<torch::data::samplers::SequentialSampler>(
    std::move(dataset), torch::data::DataLoaderOptions().batch_size(64));

最后，你可以使用数据加载器迭代数据集中的样本，进行模型训练或推断。

for (auto& batch : *dataloader) {
    auto data = batch.data;
    auto target = batch.target;
    
    // process the batch data
}

通过这种方式，你可以在C++中使用PyTorch加载和处理数据，为模型训练提供了便利的数据管道。