pytorch:使用带有prefetch_factor的dataloader从txt加载数据

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

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path):
        # 从txt文件中读取数据并进行预处理
        with open(file_path, 'r') as f:
            self.data = f.readlines()
        
        # 其他预处理操作...

    def __getitem__(self, index):
        # 返回指定索引的数据样本
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        # 返回数据集的大小
        return len(self.data)

file_path = 'data.txt'
dataset = MyDataset(file_path)

batch_size = 32
prefetch_factor = 2
num_workers = 4

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, prefetch_factor=prefetch_factor, num_workers=num_workers)

for batch in dataloader:
    # 在每个迭代中处理一个批次的数据
    # 这里可以进行模型训练或其他操作
    pass