自分のデータセットをPyTorchにどうやってインポートするのですか？

PyTorchで独自のデータセットをインポートするには、通常、次の手順が必要です。

1. 必要なモジュールやライブラリをインポートしてください。

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

1. torch.utils.data.Datasetを日本語で言うと、「torchのデータセット」です。
2. __len__メソッド
3. アンダースコア、ゲットアイテム。

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, ...):
        # 初始化数据集
        pass
    
    def __len__(self):
        # 返回数据集的大小
        pass
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 返回指定索引的数据和标签
        pass

1. __init__メソッドでは、必要に応じてデータセットを読み込み、適切なデータ構造（リスト、配列など）に保存します。
2. __len__(長さ)メソッドでは、データセットのサイズを返します。
3. __getitem__メソッドでは、インデックスidxに基づいて対応するデータとラベルを取得して返します。
4. データセットをロードするためにtorch.utils.data.DataLoaderオブジェクトを作成してください。

dataset = CustomDataset(...)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

batch_size は、各バッチのサンプル数を表し、shuffle はデータセットをシャッフルするかどうかを示しています。

1. 私たちは映画鑑賞に行く予定です。
2. データローダー

for inputs, labels in dataloader:
    # 在这里执行训练或推理操作
    pass

入力データinputsと対応するラベルlabelsは、モデルの入力として使用されます。

自作のデータセットクラスを実装する際には、データセットの特定の形式と要件に合わせた処理と変換が必要です。