好的，来谈谈如何使用PyTorch处理个人数据集。当你有一堆自己手中的数据，你想用它来训练神经网络模型，但如何去做呢？不用怕，获取、整理、使用数据集并不是一件头疼的事，至少不比硬核算法更头疼。得益于PyTorch强大的数据处理能力，你可以轻松驯服属于你自己的数据集。
首先，给自己的数据集做个家。我们要建一个球场，让数据集在球场上自由地跑动起来。想象你有一堆图像等待着被你计算机的神经网络模型吞噬，你需要把它们整理好，这就需要使用 torch.utils.data.Dataset 这个工具。他就像一个大家长，能让每一个数据知道自己的位置，自由地在球场上跑动。
from torch.utils.data import Dataset
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, ...):
# 初始化数据集，可以指定变换操作等
def __len__(self):
# 返回数据集大小
def __getitem__(self, index):
# 返回一条数据及其类别信息
常见的初始化方法包括从文件导入数据、定义数据与标签之间的关系、提供数据增强等工作。就像个队长安排队员的位置，哪个是前锋、哪个是后卫、哪个则打得一手漂亮三分。
那么你的数据又在哪里呢？别着急，我们已经为你准备好了一个工具：数据加载器 DataLoader 。这个工具就像数据集的教练，一手把控整个训练过程。他会根据你的需求来提供数据，让你的模型能随时随地地做训练。这是个好教练，可以帮你实现批处理、数据打乱等重要策略。
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(MyDataset, batch_size=32, shuffle=True)
好了，现在你的数据集已经在跑动，你的模型已经在学习，你也看着手中的数据变得越来越有序，你离你的目标也渐行渐近了。但是不要高兴太早，别忘了，你要监控他们的表现。数据可视化是一个很好的办法，使用像 tensorboard 这样的工具，你可以看到你的模型的学习曲线，你的队员的表现也一览无余。
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter()
# 记录训练过程
for epoch in range(100):
for i, (inputs, labels) in enumerate(loader):
...
writer.add_scalar('Train/Loss', loss, epoch*len(loader) + i)
如此看来，整个处理个人数据集的过程就像进行一场球赛。你设立球场，安排队员，由教练训练，最后你可以看到他们的表现。不断地学习，不断地调整，你的模型也会越来越厉害。
当然，这个过程看似简单，但在实际操作时可能会奇怪各种问题。需要你在实践中不断摸索，不断学习。可是不要怕，只要你热爱，不怕困难，你一定能驯服你的数据，让他们为你所用！
