PyTorch 数据集

来复习一下您对 PyTorch Datasets 的理解！

在开始训练模型之前，您需要先加载数据，并以正确的格式传给模型。在 PyTorch 中，这由 Dataset 和 DataLoader 负责。我们先为饮用水可饮用性数据构建一个 PyTorch 数据集。

在本练习中，您将定义一个名为 WaterDataset 的类，用于从 CSV 文件加载数据。为此，您需要实现 PyTorch 期望 Dataset 具备的 3 个方法：

.__init__() 用于加载数据，
.__len__() 返回数据大小，
.__getitem()__ 为单个样本提取特征和标签。

以下导入已为您完成：

import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset

在 .__init__() 方法中，从 csv_path 加载数据到一个 pandas DataFrame，并将其赋给 df。
将 df 转换为 NumPy 数组，并将结果赋给 self.data。