from torch.utils.data import Dataset,DataLoader

`torch.utils.data.Dataset`是PyTorch中用于表示数据集的抽象类，通过继承它可以方便地自定义数据集。`Dataset`中只包含两个抽象方法：`__len__()`和`__getitem__(index)`。其中，`__len__()`方法返回数据集的大小，`__getitem__(index)`方法返回第index个样本。通过实现这两个方法，我们就可以将自定义的数据集传递给`torch.utils.data.DataLoader`，从而实现对数据集的批量读取和处理。

`torch.utils.data.DataLoader`则是PyTorch中用于读取数据的工具类。通过它可以方便地将自定义的数据集分批次读入，并在每个batch上进行训练或者测试。`DataLoader`提供了多种参数，如batch_size、shuffle、num_workers等，可以灵活地控制数据读取的方式。

总之，`Dataset`和`DataLoader`是PyTorch中非常重要的读取和处理数据的工具类，能够帮助我们方便地加载数据集，并将其应用于模型训练或者测试中。