如何实现Python中PyTorch的自定义数据加载器进行机器学习？

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1.加载数据集

2.迭代和可视化数据集

3.创建自定义数据集

3.1 __init__ 3.2 __len__ 3.3 __getitem__

4.使用DataLoaders为训练准备数据

5.遍历DataLoader，处理文本数据

目录

• 正文
• 1. 加载数据集
• 2. 迭代和可视化数据集
• 3.创建自定义数据集
• 3.1 __init__
• 3.2 __len__
• 3.3 __getitem__
• 4. 使用 DataLoaders 为训练准备数据
• 5.遍历 DataLoader

正文

处理数据样本的代码可能会逐渐变得混乱且难以维护；理想情况下，我们希望我们的数据集代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch 提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset允许我们使用预加载的数据集以及自定义数据。