在PyTorch中加載自己的數據集，一般可以通過自定義數據集類和數據加載器來實現。下面是一個簡單的示例：
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
sample = self.data[index]
return sample
# 準備數據集
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 實例化自定義數據集類
dataset = CustomDataset(data)
from torch.utils.data import DataLoader
# 創建數據加載器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
for batch in dataloader:
print(batch)
以上就是使用PyTorch加載自定義數據集的簡單示例。在實際應用中，你可能需要根據數據集的具體情況來修改自定義數據集類中的方法，并根據需求設置數據加載器的參數。
