dataloader加载数据集

好的，数据集加载完成后，我们通常会使用dataloader来准备数据，以便于模型训练。dataloader可以帮助我们对数据进行批量处理、乱序、并行读取等操作，提高模型训练效率。

以文本数据集为例，我们可以先将每个文本转换成数字序列，并将所有文本序列对齐到相同长度，然后将所有文本序列打包成batch，供模型训练使用。具体操作可以参考以下代码：

import torch.utils.data as data
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
import numpy as np

class TextDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.tokenizer = Tokenizer()
    
    def __getitem__(self, index):
        # 将文本转换成数字序列
        text = self.data[index]
        tokens = self.tokenizer.tokenize(text)
        ids = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
        return ids
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

def collate_fn(batch):
    # 将序列对齐到相同长度
    lengths = [len(seq) for seq in batch]
    max_len = max(lengths)
    padded_seqs = [seq + [0]*(max_len-len(seq)) for seq in batch]
    padded_seqs = torch.LongTensor(padded_seqs)
    return padded_seqs, lengths

# 加载数据集
data = ['text1', 'text2', 'text3', 'text4', 'text5']
dataset = TextDataset(data)
dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True, collate_fn=collate_fn, num_workers=0)

# 使用dataloader训练模型
for batch in dataloader:
    inputs, lengths = batch
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

在上面的代码中，我们自定义了一个TextDataset类，用于将文本数据转换成数字序列。在collate_fn函数中，我们将所有序列对齐到相同长度，并将它们打包成batch。最后使用DataLoader加载数据集，并传入collate_fn函数进行处理。

需要根据具体的数据集格式和模型需求来选择相应的方法。