CentOS上PyTorch的数据集管理方法

在centos系统上利用pytorch进行数据集管理，主要依靠torch.utils.data模块，该模块提供了一系列灵活的工具，帮助我们高效地加载和预处理数据。以下是具体的数据集管理方法：

1. 定义自定义数据集

首先，你需要创建一个继承自torch.utils.data.Dataset的类。这个类必须实现两个方法：__len__()和__getitem__()。__len__()方法返回数据集中的样本数量，而__getitem__()方法则返回单个样本。

import torchfrom torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset):    def __init__(self, data):        self.data = data    def __len__(self):        return len(self.data)    def __getitem__(self, idx):        sample = self.data[idx]        # 此处可以添加预处理步骤        return torch.tensor(sample, dtype=torch.float32)

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