add dataset readme

chap4_2/readme.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+# 数据集和数据加载
+
+关于自定义 DataSet 可以参考 AllentDan 的博客，[中文版](https://zhuanlan.zhihu.com/p/369930525)，[英文版](https://github.com/AllentDan/LibtorchTutorials/tree/main/lesson4-DatasetUtilization)。
+DataLoader 一般不需要改动，用法在[第五章](../chap5)中可以找到，主要是 `make_data_loader` 函数。

chap7/readme.md

@@ -27,7 +27,7 @@ PYBIND11_MODULE(gc_cpp, m) {
   m.def("backward", &gc_backward, "gc backward");
 }
 ```
-`PYBIND11_MODULE` 的第一个参数 `gc_cpp` 是我们后面需要 `import` 的包名，`m` 是一个 `library` 对象，`def` 的三个参数分别是暴露给 python 的函数名，函数的指针，和描述。关于宏 `PYBIND11_MODULE` 的详细文档可以看[这里](https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/reference.html#c.PYBIND11_MODULE)。
+`PYBIND11_MODULE` 的第一个参数 `gc_cpp` 是我们后面需要 `import` 的包名，`m` 是一个 `library` 对象，`def` 的三个参数分别是暴露给 python 的函数名，函数的指针，和描述。关于宏 `PYBIND11_MODULE` 的详细文档可以看[官网描述](https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/reference.html#c.PYBIND11_MODULE)。
 > 提一句，这个宏其实帮我们做了很多事情，如果不使用 PyBind11 的话，可以参考这两个文档：[链接1](https://docs.python.org/3/extending/extending.html)，[链接2](https://docs.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/python/working-with-c-cpp-python-in-visual-studio?view=vs-2022#use-cpython-extensions)。当然这个除了封装函数，像类、属性、等都可以封装，这其实利用了就是 python 一切皆对象的特性。
 
 然后在同一个目录下创建 `setup.py` ，最简单的只需要这几行代码（对我提供的代码做了简化）：

readme.md

@@ -23,6 +23,7 @@ LibTorch 是什么呢，简单来讲可以认为它提供了一种 c++ 前端（
 * [2--张量基础](./chap2/)
 * [3--自动微分（1）](./chap3/)
 * [4--基本模型](./chap4/)
+* [4_2--数据集和数据加载](./chap4_2/)
 * [5--模型实践](./chap5/)
 * [6--TorchScript](./chap6/)
 * [7--PyTorch拓展](./chap7/)
@@ -31,7 +32,7 @@ LibTorch 是什么呢，简单来讲可以认为它提供了一种 c++ 前端（
 
 ## 软件环境
 
-必要的软件和详细的环境配置可以参考[这里](./chap0/)。
+必要的软件和详细的环境配置可以参考[chap0](./chap0/)。
 
 
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