第37节：PyTorch数据加载与预处理

1. 引言

在深度学习项目中，数据加载与预处理是构建高效模型的关键环节。

PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了一套完整且灵活的数据处理工具链。

本文将全面介绍PyTorch中的数据加载与预处理机制，涵盖从基础概念到高级技巧的各个方面。

2. PyTorch数据加载核心组件

2.1 Dataset类

torch.utils.data.Dataset是PyTorch中所有数据集处理的抽象基类，代表数据集的抽象接口。自定义数据集需要继承此类并实现两个关键方法：

from torch.utils.data import Dataset

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels, transform=None):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.transform = transform
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)