写一个载入文字的pytorch dataloader数据载入代码

好的，以下是一个基本的PyTorch DataLoader数据载入代码，用于载入文本数据：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, text_path):
        # 读取文本文件
        with open(text_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            self.text = f.read()
        # 将文本分割成句子
        self.sentences = self.text.split('\n')

    def __len__(self):
        return len(self.sentences)

    def __getitem__(self, idx):
        # 对每个句子进行处理
        sentence = self.sentences[idx]
        # 将句子转化为数字表示，这里可以使用自己的分词方法
        tokens = [int(token) for token in sentence.split()]
        # 返回数字表示的句子
        return torch.tensor(tokens)

# 定义数据载入器
def get_dataloader(text_path, batch_size):
    dataset = TextDataset(text_path)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    return dataloader

这个代码中，我们定义了一个TextDataset类，用于读取文本文件并将文本分割成句子。在getitem方法中，我们将每个句子转化为数字表示，并返回数字表示的句子。

然后，我们定义了一个get_dataloader函数，用于创建数据载入器。在这个函数中，我们创建了一个TextDataset实例，并将其传入DataLoader中，设置了batch_size和shuffle等参数。最后返回一个dataloader对象。

你可以根据自己的需求对这个代码进行修改，例如添加Padding等步骤。