Pytorch之Dataset（数据类）、DataLoader（方法）

** 很多东西如果学过去，可能真的学过去了，当你需要用的时候，可能你不记得你学过；但是你面对不懂的知识，突然发现你学过，这样可能效果更好。不是为了学习而学习**

Pytorch提供了读取数据和对数据进行预处理的方法和类（可以简单地理解常用的方法和类）：

1.torch.utils.data.Dataset提供的类：Dataset，它是一个抽象类，那么继承和重写这个类就可以定义自己的数据类，只需要定义__len__(),和__getitem__()这两个函数就可以了，下面是一个伪代码，简单的说一下怎样定义自己的数据类：

from torch.utils.data  import Dataset
import pandas as pd  # pandas库提供了读取csv文件的函数read_csv()

class myDataset(Dataset):  # 定义自己的数据类myDataset，继承的抽象类Dataset
    def __init__(self, csv_file, txt_file,root_dir,other_file):  # csv_file:抽象的表示.csv文件；txt_file：抽象的表示txt文件；
                                                                 # root_dir：地址，这些参数放在初始化函数里
        self.csv_data= pd.read_csv(csv_file)   # 读取csv文件，并且赋给他本身
        with open(txt_file,'r') as f:  # 读取txt文件，并且赋给他本身，读取的方式为：with open(...) as f:
            data_list = f.readlines()   # 读取每一行数据，并且放到data_list里
        self.txt_data = data_list
        sel