如何在Pytorch中循环数据帧？

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

class FrameDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        frame = self.data[index]
        # 在这里对数据帧进行预处理，如转换为张量等
        return frame

data = [frame1, frame2, frame3, ...]  # 数据帧列表
dataset = FrameDataset(data)

batch_size = 32
shuffle = True
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)

for frames in dataloader:
    # 在这里进行模型训练或推理等操作
    # frames是一个批次的数据帧，可以直接传入模型进行处理
    pass