🚀 PyTorch 数据加载与预处理教程

📌 为什么需要数据加载与预处理？

在深度学习项目中，数据加载与预处理是构建模型前的关键步骤。通过合理设计，可以：

• ⏱️ 提高训练效率
• 🧼 增强数据泛化能力
• 📁 简化数据管理流程

💡 小贴士：数据预处理质量直接影响模型性能，建议结合业务场景定制化处理方案！

🧾 核心模块概览

PyTorch 提供了以下核心工具：

1. torch.utils.data.Dataset：自定义数据集基类
2. torch.utils.data.DataLoader：高效数据加载器
3. torchvision.transforms：图像增强与标准化工具
4. torchtext：文本数据处理模块

📁 数据集构建示例

from torch.utils.data import Dataset

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, transform=None):
        self.data = data
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        item = self.data[idx]
        if self.transform:
            item = self.transform(item)
        return item

🧠 预处理流程图解

1. 原始数据 → 2. 数据清洗 → 3. 格式转换 → 4. 数据增强 → 5. 标准化 → 6. 划分数据集

📚 扩展学习推荐

• PyTorch 官方文档 - 数据加载
• 图像数据增强实战教程
• 自定义数据集进阶指南

📌 注意：数据预处理需遵循数据隐私保护规范！