paddle框架下DatasetBuilder类如何加载本地自定义数据，请代码展示

使用Paddle框架的DatasetBuilder类可以很方便地加载本地自定义数据。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用DatasetBuilder类加载本地自定义数据集：

import paddle
from paddle.io import Dataset, DataLoader
from paddle.text.datasets import DatasetBuilder

# 自定义数据集类，继承paddle.io.Dataset
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_file):
        super(MyDataset, self).__init__()
        self.data_file = data_file
        # 加载数据集
        self.data = self.load_data()

    def load_data(self):
        # 加载数据集
        data = []
        with open(self.data_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                data.append(line.strip())
        return data

    def __getitem__(self, index):
        # 根据索引返回对应的数据
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        # 返回数据集的长度
        return len(self.data)

# 定义数据集路径
data_file = 'data.txt'

# 创建自定义数据集实例
my_dataset = MyDataset(data_file)

# 创建DatasetBuilder实例
dataset_builder = DatasetBuilder()

# 加载本地自定义数据集
dataset = dataset_builder.process(my_dataset)

# 创建DataLoader实例
dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0)

# 遍历数据集
for data in dataloader:
    print(data)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个自定义数据集类MyDataset，继承了paddle.io.Dataset类。在MyDataset类中，我们实现了load_data方法用来加载数据集，实现了__getitem__方法和__len__方法用来根据索引获取数据和获取数据集的长度。

然后我们定义了数据集路径data_file，创建了自定义数据集实例my_dataset，接着创建了DatasetBuilder实例dataset_builder，使用process方法加载本地自定义数据集，并将其赋值给dataset变量。最后我们创建了DataLoader实例dataloader，遍历数据集并打印出来。

这样，我们就可以使用Paddle框架的DatasetBuilder类来加载本地自定义数据集了。