pytorch基于特征和标签都为.npy文件的txt文件构建数据集的编程实现

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np

接着，我们定义一个自定义的数据集类 `NumpyDataset`，并实现其中的两个方法 `__init__` 和 `__getitem__`：

class NumpyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, label_path):
        self.data = np.load(data_path)
        self.label = np.load(label_path)
        
    def __getitem__(self, index):
        x = torch.from_numpy(self.data[index]).float()
        y = torch.from_numpy(self.label[index]).long()
        return x, y
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

在 `__init__` 方法中，我们加载 `data_path` 和 `label_path` 中的.npy文件，并将其存储为 class 的实例变量。在 `__getitem__` 方法中，我们将数据和标签转换为 PyTorch 的 Tensor 类型，并返回它们。在 `__len__` 方法中，我们返回数据集的长度。

最后，我们可以使用 DataLoader 来加载数据集：

data_path = 'data.npy'
label_path = 'label.npy'
dataset = NumpyDataset(data_path, label_path)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

上述代码中，我们创建了一个大小为 32 的 batch，并打乱了数据集。

现在，我们可以使用 `dataloader` 来迭代数据集并训练我们的模型了。