定义数据集为什么要用pytorch的tensordataset

在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据集通常需要以某种方式传递给模型进行训练或测试。PyTorch 提供了许多方式来处理数据集，其中之一是使用 `TensorDataset` 类。

`TensorDataset` 可以将多个张量作为输入，并将它们打包成一个数据集，其中每个张量的第 i 个元素被视为数据集的第 i 个样本。使用 `TensorDataset` 的好处是可以方便地对数据集进行切片、索引和迭代，并且可以与其他 PyTorch 数据加载器一起使用。

此外，`TensorDataset` 还可以与 `DataLoader` 类一起使用，使得数据集可以被分成小批量并在训练期间进行有效地加载。这是一种非常有效的数据加载和处理方式，可用于训练深度学习模型。