dataset　instance の作成方法

Python（ディープラーニング）にて、自身で定義した「my datasetクラスを用いて　dataset　を作成する方法」が分からず困っています😢

下記のコードを参考に作成しようとしているのですが、こちらの文に付け加えるべきコードが調べても出てこず、分かる救世主の方がおりましたら、教えていただけると嬉しいです🙇‍♀️

from torch.utils.data import Dataset

class MyDataset(Dataset):
def init(self):
"""
MyDataset based on Dataset
"""
super(MyDataset, self).init()

def __getitem__(self, index):
    pass

def __len__(self):
    pass

my_dataset = None

my_train_loader = torch.utils.data.DataLoader(my_dataset, **train_kwargs)

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

インスタンス化は次の引用が参考になりますでしょうか。

クラスのインスタンス化 (instantiation) には関数のような表記法を使います。クラスオブジェクトのことを、単にクラスの新しいインスタンスを返す引数がない関数のように振る舞います。例えば (上記のクラスでいえば):
py
1x = MyClass()
https://docs.python.org/ja/3/tutorial/classes.html

PyTorchのようですので次のチュートリアルを参考にしてみました。

Working with data
https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html#working-with-data
Creating a Custom Dataset for your files
https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html#creating-a-custom-dataset-for-your-files

MyDatasetクラスが正しく実装されているとして、次のような感じでインスタンス化はできそうですかね。

py
1# my_dataset = None
2# my_train_loader = torch.utils.data.DataLoader(my_dataset, **train_kwargs)
3my_dataset = MyDataset()
4my_train_loader = torch.utils.data.DataLoader(my_dataset)