pytorch如何实现加载语音类的数据集？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合

• torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写  __len()__  ， __getitem()__ 这两个方法
  •  __len()__ ：返回数据集中数据的数量
  •   __getitem()__ ：返回支持下标索引方式获取的一个数据
• torch.utils.data.DataLoader：对数据集进行包装，可以设置batch_size、是否shuffle....

第一步

自定义的 Dataset 都需要继承 torch.utils.data.Dataset 类，并且重写它的两个成员方法：

• __len()__：读取数据，返回数据和标签
• __getitem()__：返回数据集的长度

from torch.utils.data import Dataset


class AudioDataset(Dataset):
 def __init__(self, ...):
 """类的初始化"""
 pass

 def __getitem__(self, item):
 """每次怎么读数据，返回数据和标签"""
 return data, label

 def __len__(self):
 """返回整个数据集的长度"""
 return total

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