你可以使用以下方法自定义dataloader，在每一个iter拿数据时在数据中加入噪音：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

Define your dataset

dataset = MyDataset()

Define your noise function

def add_noise(x):
return x + torch.randn_like(x)

Define your dataloader

dataloader = DataLoader(
dataset,
batch_size=32,
shuffle=True,
num_workers=0,
pin_memory=True,
drop_last=True,
)

Iterate over the dataloader and add noise to the data

for i, data in enumerate(dataloader):

Get the inputs and labels

inputs, labels = data

Add noise to the inputs

inputs = add_noise(inputs)

Continue training...

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