torch.utils.data.Dataset类代码

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

上面的代码演示了如何使用`torch.utils.data.Dataset`类创建自定义数据集。在这个例子中，我们创建了一个名为`MyDataset`的类，它继承了`Dataset`类，并实现了`__init__`、`__getitem__`和`__len__`方法。其中，`__init__`方法用于初始化数据集，`__getitem__`方法用于获取指定索引的数据，`__len__`方法用于获取数据集的长度。

在`__getitem__`方法中，我们返回了指定索引的数据。在这个例子中，我们假设数据是一个列表，因此我们可以使用索引来获取数据。在实际应用中，你可以根据自己的需求来获取数据。

在使用自定义数据集时，我们可以使用`torch.utils.data.DataLoader`类来加载数据。`DataLoader`类包括`dataset`和`sampler`，并提供一个可迭代对象。我们可以使用`collate_fn`参数来指定如何将多个样本组合成一个批次。