深度学习数据集制作pytorch代码

首先，你需要准备好你的数据集，格式可以是图片或文本。然后你可以使用PyTorch中的`Dataset`和`DataLoader`类来加载和处理数据，以下是一个简单的例子：

对于图片数据集，你可以使用`torchvision.datasets.ImageFolder`类，这个类会自动把数据集文件夹中的图片按照类别进行分类。假设你的数据集文件夹的路径是`./data`，其中包含10个子文件夹，每个子文件夹包含一种类别的图片，你可以这样加载数据集：

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载数据集
dataset = ImageFolder(root='./data', transform=transform)

# 定义数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

对于文本数据集，你需要自己定义一个`Dataset`类来加载和处理数据，以下是一个简单的例子：

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

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, text_file, label_file, vocab):
        self.text = []
        self.labels = []
        self.vocab = vocab

        # 读取文本和标签文件
        with open(text_file, 'r') as f:
            for line in f:
                tokens = line.strip().split()
                # 把单词转换成索引
                self.text.append([self.vocab[token] for token in tokens])

        with open(label_file, 'r') as f:
            for line in f:
                label = int(line.strip())
                self.labels.append(label)

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

    def __getitem__(self, index):
        # 把文本和标签转换成张量
        text = torch.tensor(self.text[index])
        label = torch.tensor(self.labels[index])

        return text, label

# 加载词汇表
vocab = {}
with open('vocab.txt', 'r') as f:
    for i, line in enumerate(f):
        token = line.strip()
        vocab[token] = i

# 加载数据集
dataset = TextDataset('text.txt', 'labels.txt', vocab)

# 定义数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

以上是两个简单的例子，你可以根据自己的需求来修改和扩展。