1. Dataset 类的__getitem__和__len__方法
Dataset是 PyTorch 中封装数据的抽象类，需自定义子类并实现两个核心方法。
__len__()：返回数据集的总样本数（告诉Dataloader数据集有多大）；
__getitem__(idx)：根据索引idx返回对应的样本（特征 + 标签），支持按索引取数据。
2. Dataloader 类
Dataloader是 PyTorch 中加载数据的工具，基于Dataset实现。
功能：批量加载数据、打乱数据、多线程加载
核心参数：
dataset：传入自定义的Dataset对象；
batch_size：每个批次的样本数；
shuffle：是否打乱数据（训练集设为True，测试集设为False）；
num_workers：多线程加载的进程数（加速数据读取）。
3. MNIST 手写数据集
MNIST 是手写数字图像数据集，常用于图像分类入门，PyTorch 中可通过torchvision.datasets.MNIST直接加载。
作业：
CIFAR 数据集介绍
CIFAR 是彩色图像分类数据集，分为 CIFAR-10（10 个类别）和 CIFAR-100（100 个类别）：
CIFAR-10 包含：飞机、汽车、鸟、猫等 10 类物体；
图像规格：32×32 像素的彩色图（3 通道：RGB）；
数据量：50000 张训练图、10000 张测试图。
@浙大疏锦行
