pytorch读取本地电脑数据集的代码

以下是使用 PyTorch 读取本地电脑数据集的代码示例：

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

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path):
        # 读取数据集
        self.data = read_data(data_path)
        # 定义数据转换
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
        ])

    def __len__(self):
        # 返回数据集大小
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        # 获取单个样本
        sample = self.data[idx]
        # 处理样本
        sample = self.transform(sample)
        # 返回处理后的样本和标签
        return sample, sample_label

# 加载数据集
dataset = CustomDataset('data_path')
# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `CustomDataset` 类来读取数据集，并在 `__getitem__` 方法中对每个样本进行了处理。然后，我们创建了一个 `DataLoader` 对象来加载数据集，并设置了批量大小和是否随机打乱数据集。通过这种方式，我们可以使用 PyTorch 对本地数据集进行有效的处理和训练。