1. 面试官：介绍一下PyTorch中自定义数据集的概念和作用。

2. 面试官：在PyTorch中，如何自定义一个数据集类以及其中所需的方法和属性？

3. 面试官：解释一下PyTorch中的数据加载器(Dataloader)是如何与自定义数据集一起工作的。

4. 面试官：如何处理PyTorch中自定义数据集中的不平衡类别问题？

5. 面试官：使用PyTorch自定义数据集时，如何进行数据增强和预处理操作？

6. 面试官：如果PyTorch中的自定义数据集非常大，如何进行高效的数据加载和处理？

7. 面试官：讨论一下PyTorch中自定义数据集的扩展性和灵活性。

8. 面试官：解释一下PyTorch中的Sampler是什么，并说明它在自定义数据集中的作用。

9. 面试官：在PyTorch中如何应对自定义数据集中的异常数据或不合规数据？

10. 面试官：探讨一下PyTorch中自定义数据加载器的优化方法和性能提升策略。