2024年5月20日发(作者：)
dataloader中dataset的格式
在dataloader中使用的dataset可以是各种不同的格式，但最常
见的是以下几种格式：
1. Tensor格式：每个样本是一个Tensor，所有样本组成一个
Tensor，形状为[样本数量, 输入维度]。这是最基本的数据格式，
适用于大多数机器学习任务。
2. Numpy数组格式：每个样本是一个Numpy数组，所有样本
组成一个Numpy数组，形状为[样本数量, 输入维度]。这种格
式适用于使用Numpy进行数据处理和特征提取的任务。
3. 图像数据格式：每个样本是一个图像，可以使用图像处理库
（如PIL或OpenCV）加载为图像数据。通常情况下，可以使
用transforms模块对图像进行预处理，例如调整大小、裁剪、
标准化等。
4. 文本数据格式：每个样本是一个字符串，表示一个文本数据，
可以使用NLP库（如NLTK或SpaCy）进行处理。常见的预
处理操作包括分词、索引化、词嵌入等。
5. 自定义格式：可以根据具体的任务需求自定义数据格式。比
如对于序列生成任务，可以将每个样本表示为一个序列（如列
表）。
在PyTorch中，可以使用torchvision和torchtext等库来加载常
见的图像和文本数据集，并创建对应的dataset对象。对于自
定义数据格式，可以继承t类，重写
__len__和__getitem__方法来定义自己的dataset。
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