主要介绍了PyTorch加载自己的数据集，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

数据预处理在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的时间和精力。 数据处理的质量对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练， 更会提高模型性能。为解决这一问题，PyTorch提供了几个高效便捷的工具， 以便使用者进行数据处理或增强等操作，同时可通过并行化加速数据加载。 数据集存放大致有以下两种方式： (1）所有数据集放在一个目录下，文件名上附有标签名，数据集存放格式如下： root/cat_dog/cat.01.jpg root/cat_dog/cat.02.jpg ………