在PyTorch中讀取CSV數據集通常有以下幾種方法：

1. 使用Pandas庫讀取CSV文件，并將其轉換為PyTorch張量：

import pandas as pd
import torch

# 讀取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 將數據轉換為PyTorch張量
tensor_data = torch.tensor(data.values)

2. 使用PyTorch的Dataset和DataLoader類來讀取CSV文件：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file):
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return torch.tensor(self.data.iloc[idx].values)

dataset = MyDataset('data.csv')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

3. 使用自定義的數據加載器來讀取CSV文件：

import torch

class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, csv_file):
        data = pd.read_csv(csv_file)
        self.X = torch.tensor(data.iloc[:, :-1].values, dtype=torch.float32)
        self.y = torch.tensor(data.iloc[:, -1].values, dtype=torch.long)
    
    def __len__(self):
        return len(self.X)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.y[idx]

dataset = CustomDataset('data.csv')
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

這些是一些常用的方法，你可以根據自己的需求選擇適合的方法來讀取CSV數據集。