数据加载器

数据集类必要的三个方法：

init：从哪里读取数据，写路径

getitem：获取数据的内容

len：获取数据的总个数

数据加载器类相当于一个容器，你把数据放进去由它进行下一步管理。

注意文件的路径

import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader

data_path = r"C:\Users\Li\Desktop\learnPytorch\2\smsspamcollection\SMSSpamCollection"

#完成数据集类
class MyDateset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.lines = open(data_path,'r',encoding='utf-8').readlines()

    def __getitem__(self, index):
        #获取索引对应位置的一条数据  这里有无strip都无关紧要
        cur_line = self.lines[index].strip()
        #将是否是骚扰和短信的内容分开。label表示标记，content是里面的内容
        label = cur_line[:4].strip()
        content = cur_line[4:].strip()
        return label,content

    def __len__(self):
        #返回数据的总数量
        return len(self.lines)

my_dataset = MyDateset()

data_loader = DataLoader(dataset=my_dataset,batch_size=2,shuffle=True)

if __name__ == '__main__':
    # my_dataset = MyDateset()
    # print(my_dataset[0])
    # print(my_dataset.__len__())
    for i in data_loader:
        print(i)