文字描述自定义数据集的流程，比如：创建编码表->创建样本和标签样本->数据集划分->生成自定义数据集

1. 创建编码表：首先需要为自定义数据集创建一个编码表，该编码表可以将所有可能的输入和输出映射到一个唯一的数字编码上。

2. 创建样本和标签样本：然后需要准备样本数据和对应的标签样本数据。对于分类问题，样本数据可以是一些图像或文本，标签样本则是表示这些数据所属类别的数字编码。

3. 数据集划分：接着需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常将数据集的大部分用于训练模型，一小部分用于验证模型的性能和调整参数，最后将测试集用于评估模型的泛化能力。

4. 生成自定义数据集：最后，将样本数据和标签样本数据按照划分好的比例组合成训练集、验证集和测试集，并将它们保存在自定义数据集中。这样就可以使用自定义数据集来训练和评估深度学习模型了。