Data.TensorDataset

Data.TensorDataset 是 PyTorch 中用于封装数据集的类，它可以将一个或多个张量（tensor）作为数据集的输入，并将它们封装成一个数据集对象。该对象可以作为 DataLoader 的参数，用于批量加载数据。

使用 Data.TensorDataset 需要先将数据转换成张量形式，然后将张量传入该类的构造函数。例如，假设有一个包含训练数据和标签的 Numpy 数组，可以将它们转换成张量，然后使用 Data.TensorDataset 封装成数据集对象：

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset

# 将训练数据和标签转换成张量
X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)

# 将张量传入 TensorDataset 中生成数据集
train_dataset = TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor)

现在，train_dataset 就是一个封装了训练数据和标签的数据集对象，可以将其传入 DataLoader 中批量加载数据。

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data.TensorDataset 是 PyTorch 中的一个数据集类，用于将数据集转换为张量形式，方便进行深度学习模型的训练和测试。它可以接受一个或多个张量作为输入，每个张量代表一个特征或标签。通过使用 data.TensorDataset，我们可以将数据集转换为可迭代的数据加载器，方便进行批量处理和数据增强等操作。

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