本文介绍了如何在PyTorch中构建和使用自定义数据集，以进行图像分类任务。从安装PyTorch开始，接着创建自定义数据集类，实现`__init__`, `__len__`, 和`__getitem__`方法。文章还展示了如何使用`torchvision`库加载和预处理图像，以及如何设置数据加载器进行训练和测试。最后，文中给出了训练和评估模型的基本流程，帮助读者掌握自定义数据集在深度学习项目中的应用。"
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在深度学习项目中，数据集的准备和处理是至关重要的一步。为了有效地训练和评估深度学习模型，我们需要准备合适的数据集，并对其进行适当的预处理。本文将介绍如何使用PyTorch构建和使用自定义数据集。
首先，我们需要准备一个数据集，该数据集包含我们希望训练模型的样本。在这个示例中，我们将使用一个图像分类任务作为案例研究。假设我们有一个包含猫和狗图像的数据集。
首先，我们需要安装PyTorch和相关的依赖项。可以使用以下命令安装PyTorch：
pip install torch torchvision
接下来，我们将创建一个自定义的数据集类，继承自torch.utils.data.Dataset。在这个类中，我们将实现__init__、__len__和__getitem__方法。
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class 
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