如何加载<data.data_loader.Dataset_Custom object at 0x7fcb0a89c640>

要加载一个数据集对象，你需要使用Python中的pickle模块。Pickle模块允许你将Python对象序列化为二进制文件，以便稍后再次使用。

以下是一个简单的例子，展示如何加载一个数据集对象：

import pickle

# 打开包含数据集对象的二进制文件
with open('data.pkl', 'rb') as f:
    dataset = pickle.load(f)

# 使用数据集对象
for data in dataset:
    # 处理数据
    pass

在这个例子中，我们使用pickle.load()函数从二进制文件中加载数据集对象。这个函数会读取文件中的二进制数据，并将其转换为Python对象。一旦我们加载了数据集对象，就可以使用它进行各种操作，例如迭代数据集中的每个数据条目。

请注意，在加载数据集对象之前，你需要确保该对象已经被序列化并保存到磁盘上的二进制文件中。你可以使用pickle.dump()函数将Python对象序列化为二进制文件，例如：

import pickle

# 创建一个数据集对象
dataset = Dataset_Custom(...)

# 将数据集对象序列化并保存到文件中
with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(dataset, f)

在这个例子中，我们使用pickle.dump()函数将数据集对象序列化并保存到磁盘上的二进制文件中。这个函数将Python对象转换为二进制数据，并将其写入文件中。这个文件可以稍后使用pickle.load()函数加载。