PyTorch中怎么实现自定义数据集类

要实现自定义数据集类，需要继承PyTorch中的Dataset类，并重写其中的两个方法：len__和__getitem。下面是一个简单的例子，演示如何实现一个自定义数据集类：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, targets):
        self.data = https://www.yisu.com/ask/data>
在上面的例子中，CustomDataset类接收两个参数data和targets作为初始化参数，分别表示数据和标签。然后重写了__len__方法，返回数据集的长度，重写了__getitem__方法，根据索引index返回对应的数据点和标签。
使用这个自定义数据集类的方法如下：
data = https://www.yisu.com/ask/[...] # your data>
这样就可以通过自定义数据集类来加载自己的数据集，并使用DataLoader来批量加载数据。