pytorch中的数据集

PyTorch中的数据集是指用于训练和测试神经网络的数据集。PyTorch提供了许多内置的数据集，如MNIST、CIFAR等，也可以自定义数据集。自定义数据集需要继承PyTorch中的Dataset类，并实现其中的__getitem__和__len__方法。

在使用数据集时，通常需要将其转换为可迭代的数据加载器。PyTorch中提供了DataLoader类用于将数据集转换为数据加载器。数据加载器可以指定每个批次的大小、是否随机打乱数据以及是否使用多线程等参数，以便更高效地训练神经网络。

使用PyTorch中的数据集和数据加载器可以方便地处理大量的训练数据，并提高训练效率和准确性。