torch.utils.data.DataLoader（） 如何读取很多dat数据

`torch.utils.data.DataLoader()` 是 PyTorch 中用于读取数据的工具，可以用它来读取很多 `.dat` 数据。

首先，需要将所有 `.dat` 数据放在同一个文件夹中。然后，可以定义一个自定义的 `Dataset` 类，来读取这些 `.dat` 文件。这个自定义的 `Dataset` 类需要继承 PyTorch 中的 `Dataset` 类，并且实现 `__getitem__()` 和 `__len__()` 方法。在 `__getitem__()` 方法中，可以打开 `.dat` 文件，读取其中的数据并返回。在 `__len__()` 方法中，可以返回数据集中的数据数量。

接下来，可以使用 `torch.utils.data.DataLoader()` 来读取这个自定义的 `Dataset`。可以设置 `batch_size` 参数来指定每个 batch 中包含的数据数量，设置 `shuffle` 参数来指定是否随机打乱数据，设置 `num_workers` 参数来指定读取数据的线程数。

下面是一个示例代码：

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

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir):
        self.data_files = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir)]
    
    def __getitem__(self, index):
        data_file = self.data_files[index]
        with open(data_file, 'rb') as f:
            data = f.read()
        return data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data_files)

data_dir = 'path/to/dat/files'
batch_size = 32
shuffle = True
num_workers = 4

dataset = MyDataset(data_dir)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers)

for batch in dataloader:
    # do something with batch
    pass

在上面的代码中，`MyDataset` 类用于读取 `.dat` 文件，`DataLoader` 类用于读取 `MyDataset` 类，并返回 batched 数据。