自定义数据集加载对象: 重写PyTorch的Dataset类

在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常需要加载自定义的数据集。PyTorch提供了一个基础的数据加载类Dataset，用于加载和预处理数据。然而，对于特定的应用场景，我们可能需要自定义数据集加载对象，以满足我们的需求。本文将介绍如何重写PyTorch的Dataset类，以创建一个自定义的数据集加载对象。

首先，让我们回顾一下PyTorch的Dataset类的基本结构。Dataset是一个抽象类，我们需要继承它并重写其中的两个方法：__len__和__getitem__。其中，__len__方法返回数据集的大小，__getitem__方法用于获取指定索引的数据样本。

下面是一个简单的例子来说明如何重写Dataset类来加载自定义的数据集。

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class CustomDataset(Dataset)<