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PyTorch提供了一个名为Dataset的类，可以用来创建自定义的数据集。要创建一个数据集，需要继承Dataset类并实现__len__和__getitem__两个方法。
__len__方法返回数据集的大小，即数据样本的数量。
__getitem__方法根据给定的索引返回对应的数据样本。在这个方法中，可以读取数据文件，对数据进行预处理，并返回模型需要的输入和输出数据。
以下是一个简单的示例，展示如何创建一个自定义的数据集类：
importtorch
fromtorch.utils.dataimportDataset
classCustomDataset(Dataset):
def__init__(self,data):
self.data=data
def__len__(self):
returnlen(self.data)
def__getitem__(self,index):
sample=self.data[index]
#可以对数据进行预处理
input_data=sample[:-1]
target=sample[-1]
returntorch.tensor(input_data),torch.tensor(target)
在上面的示例中，CustomDataset类接受一个数据列表作为参数，并实现了__len__和__getitem__方法。在__getitem__方法中，将数据样本切分为输入数据和目标数据，并返回对应的张量。
一旦创建了自定义的数据集类，就可以使用DataLoader类来加载数据并进行迭代训练模型。
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