那么如何自定义含有transform的参数的Dataset

如果你想自定义含有transform参数的Dataset，可以通过继承torch.utils.data.Dataset类，并在__init__方法中添加transform参数来实现。例如：

from torchvision.transforms import Compose, ToTensor, Normalize
from torch.utils.data import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, transform=None):
        self.data = data
        self.transform = transform

    def __getitem__(self, index):
        x = self.data[index]
        if self.transform:
            x = self.transform(x)
        return x

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

在上面的例子中，我们继承了torch.utils.data.Dataset类，并在__init__方法中添加了transform参数。在__getitem__方法中，如果transform不为None，就将数据进行transform操作。这样，我们就可以在使用自定义的dataset时，传入transform参数，并对数据进行处理了。例如：

transform = Compose([
    ToTensor(),
    Normalize((0.5,), (0.5,))
])
my_dataset = MyDataset(data, transform=transform)

在上面的例子中，我们创建了一个transform对象，并将其作为参数传递给自定义的dataset。在每个样本被取出时，如果transform不为None，就会将数据进行transform操作。