YourCustomDataset('path/to/train_data')发生报错

抱歉，我在之前的回答中提到了 `YourCustomDataset('path/to/train_data')` 作为自定义数据集的示例，但实际上这只是一个占位符。你需要自行创建并实现一个继承自 PyTorch 的 `torch.utils.data.Dataset` 类的自定义数据集类。

以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个自定义数据集类：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class YourCustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir):
        # 初始化数据路径等
        self.data_dir = data_dir
        self.data_files = [...]  # 根据实际情况获取数据文件列表

    def __len__(self):
        # 返回数据集的长度
        return len(self.data_files)

    def __getitem__(self, idx):
        # 根据索引加载并预处理数据，返回样本
        data_file = self.data_files[idx]
        audio_data = ...  # 根据实际情况加载音频数据
        target_data = ...  # 根据实际情况加载目标数据
        return {'audio': audio_data, 'targets': target_data}

在上述示例中，你需要根据自己的数据集格式和需求，实现 `__init__` 方法用于初始化数据集参数，`__len__` 方法用于返回数据集的长度，以及 `__getitem__` 方法用于根据索引加载和预处理数据并返回样本。其中 `audio_data` 是音频数据，`target_data` 是对应的目标数据，可以根据实际情况进行加载和处理。

在使用这个自定义数据集类时，可以将其实例化并传递给模型训练过程中的数据加载器，例如：

train_dataset = YourCustomDataset('path/to/train_data')
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

请根据你的实际需求和数据集格式，修改和完善自定义数据集类的实现。希望这能帮到你！