自己构建dataloader

在深度学习中，Dataloader是一个重要的组件，用于从数据源加载并组织数据供模型训练或评估。如果你想要自定义一个Dataloader，通常你会继承PyTorch的`torch.utils.data.Dataset`或`torch.utils.data.DataLoader`类。

首先，你需要创建一个自定义的数据集类，例如：

class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels

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

    def __getitem__(self, idx):
        sample = self.data[idx], self.labels[idx]
        return sample

在这个例子中，`__init__`方法初始化数据和标签，`__len__`方法返回数据集长度，`__getitem__`方法负责按索引获取单个样本。

然后，你可以根据需要创建一个Dataloader实例，指定数据集、批次大小、是否 shuffle 等参数：

dataset = CustomDataset(X_train, y_train)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

其中，`num_workers`参数用于设置线程数，加速数据加载过程。