1. 背景介绍
在深度学习领域，建立数据集是非常重要的一步，数据集的好坏直接影响到模型的训练效果。随着深度学习框架的发展，我们可以通过PyTorch框架自己建立数据集，这样有利于我们更好地理解数据集的构建过程，并且可以应用到实际的项目中。
2. 数据集简介
在本文中，我们以MNIST数据集为例，讲解如何通过PyTorch框架建立自己的数据集。MNIST是一个手写数字数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每张图片的大小为28x28。
2.1 下载MNIST数据集
我们可以通过PyTorch内置的torchvision.datasets模块来下载MNIST数据集。
from torchvision import datasets
train_set = datasets.MNIST('data', train=True, download=True)
test_set = datasets.MNIST('data', train=False, download=True)
上面的代码会将MNIST数据集下载到data文件夹中，并将训练集和测试集分别存储在train_set和test_set中。
3. 构建自己的数据集
我们可以通过继承PyTorch的torch.utils.data.Dataset类来构建自己的数据集。
import torch.utils.data as data
class MyDataset(data.Dataset):
def __init__(self, data_set, transform=None):
self.samples = data_set
self.transform = transform
def __getitem__(self, index):
x, y = self.samples[index]
if self.transform is not None:
x = self.transform(x)
return x, y
def __len__(self):
return len(self.samples)
上面的代码中，我们定义了一个名为MyDataset的类，它的构造函数接受一个data_set参数和一个可选的transform参数。在__init__方法中，我们将MNIST数据集传入，并将其保存在self.samples属性中，transform参数用于数据的预处理，如图像增强、数据归一化等。
在__getitem__方法中，我们通过传入的index参数获取对应的图像和标签。然后，如果有预处理函数，我们就对图像数据进行处理，最后返回处理后的图像和标签。
在__len__方法中，我们返回数据集的大小。
4. 数据预处理
在本小节中，我们将介绍如何对MNIST数据集进行预处理。具体来说，我们将对图像数据进行归一化和转换。首先，我们需要定义一个函数，将图片转换为Tensor类型。
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
])
上述代码中，我们使用transforms.ToTensor()函数将图像数据转换为Tensor类型。接下来，我们可以通过继承MyDataset类来创建我们自己的数据集。
train_dataset = MyDataset(train_set, transform=transform)
test_dataset = MyDataset(test_set, transform=transform)
我们可以通过train_dataset和test_dataset的对象方便地访问我们预处理后的MNIST数据集。
5. 数据扩充
数据扩充是指通过一定的变换方式来增加原始数据集的数量，从而提高模型的泛化性。对于图像数据，常见的数据扩充方法包括旋转、翻转、缩放、裁剪等。在PyTorch中，我们可以使用transforms模块中已经预定义好的函数来进行数据扩充。
以随机旋转为例，我们可以使用transforms.RandomRotation()函数来对图像进行随机旋转。该函数接受一个degrees参数，表示随机旋转的角度范围。
train_transform = transforms.Compose([
transforms.RandomRotation(15),
transforms.ToTensor(),
])
train_dataset = MyDataset(train_set, transform=train_transform)
上述代码中，我们在transforms.Compose()中定义了一个数据扩充的序列，包括随机旋转和将图像转换为Tensor类型。
6. 数据加载器
在使用PyTorch建立数据集时，我们通常会使用数据加载器来加载和处理数据，将数据传入模型进行训练。数据加载器会自动将数据集分成一批一批的数据，对于大规模数据集，可以有效减少内存的占用。
我们可以通过torch.utils.data.DataLoader类来生成数据加载器。
train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
上述代码中，我们定义了一个训练数据加载器和一个测试数据加载器，分别采用train_dataset和test_dataset作为数据源，每次加载64个样本。在训练数据加载器中，我们将shuffle参数设置为True，以对数据进行打乱处理。
7. 总结
本文介绍了如何通过PyTorch框架建立自己的数据集。通过继承torch.utils.data.Dataset类，我们可以方便地构建自己的数据集，并实现数据预处理和数据扩充等功能。通过torch.utils.data.DataLoader类，我们可以高效地加载和处理数据，将数据传入模型进行训练。