【Pytorch实战教程】PyTorch中的Dataset用法详解
PyTorch中的Dataset用法详解
在深度学习中，数据是模型训练的基石。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具来处理和加载数据。其中，Dataset类是PyTorch中用于处理数据的重要工具之一。本文将详细介绍Dataset的用法，帮助你更好地理解和使用它。
1. 什么是Dataset？
Dataset是PyTorch中用于表示数据集的抽象类。它允许你自定义数据加载的方式，并且可以与DataLoader结合使用，方便地进行批量加载和数据增强等操作。
简单来说，Dataset类定义了一个数据集的结构，包括如何获取数据、如何获取数据的标签以及数据集的大小等信息。通过继承Dataset类，你可以轻松地创建自己的数据集。
2. Dataset的基本结构
在PyTorch中，Dataset类是一个抽象类，你需要继承它并实现以下两个方法：
__len__(): 返回数据集的大小。__getitem__(): 根据索引返回数据集中的一个样本。</