如何在Pytorch中创建自定义数据加载器？

import torch
from torch.utils.data import Dataset

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

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

    def __getitem__(self, index):
        # 根据索引获取数据和标签
        x = self.data[index]
        y = self.get_label(index)  # 自定义获取标签的方法
        return x, y

    def get_label(self, index):
        # 自定义获取标签的方法
        label = self.data[index].split(',')[1]  # 假设数据格式为"image,label"
        return label

data = ['image1,label1', 'image2,label2', 'image3,label3']  # 示例数据
dataset = CustomDataset(data)

batch_size = 32
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)