能写一个semart的dataset加载类吗

当然可以！以下是一个简单的Semart数据集加载类的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class SemartDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path):
        self.data = []
        with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                line = line.strip()
                if line:
                    self.data.append(line)
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

在这个示例中，我们定义了一个名为SemartDataset的类，它继承了PyTorch的Dataset类。在类的构造函数中，我们从给定的数据文件中读取数据，并将其保存在self.data变量中。在__len__方法中，我们返回数据集中样本的数量。在__getitem__方法中，我们返回给定索引处的单个样本。

你可以根据自己的需要来修改这个示例代码，例如，你可以添加额外的参数来控制如何加载数据，或者添加额外的方法来对数据进行预处理等。