在PyTorch中導入自己的數據集通常需要以下步驟：
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
torch.utils.data.Dataset的自定義數據集類，該類需要實現__len__和__getitem__方法：class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, ...):
# 初始化數據集
pass
def __len__(self):
# 返回數據集的大小
pass
def __getitem__(self, idx):
# 返回指定索引的數據和標簽
pass
在__init__方法中，根據需要加載數據集，并將其存儲在合適的數據結構中（例如列表、數組等）。
在__len__方法中，返回數據集的大小。
在__getitem__方法中，根據索引idx獲取對應的數據和標簽，并返回。
創建一個torch.utils.data.DataLoader對象來加載數據集：
dataset = CustomDataset(...)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
其中，batch_size是每個批次的樣本數，shuffle表示是否將數據集打亂順序。
for循環從dataloader中逐批次地獲取數據和標簽：for inputs, labels in dataloader:
# 在這里執行訓練或推理操作
pass
輸入數據inputs和對應的標簽labels將作為模型的輸入。
注意：在實現自定義數據集類時，需要根據數據集的具體格式和要求進行相應的處理和轉換。
