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 - ImageNet-1K
 
-可以在 OpenDatalab 进行下载 [ImageNet-1K](https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/ImageNet-1K)
+可以在 OpenDataLab 进行下载 [ImageNet-1K](https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/ImageNet-1K)
 
 ```shell
 pip install openxlab #安装
@@ -85,7 +85,33 @@ openxlab dataset get --dataset-repo OpenDataLab/ImageNet-1K #数据集下载
         print(train_steps)
 ```
 
-2. 使用 mmengine 重写数据流
+执行后会对每个图片生成一个 npy 文件，训练的时候直接读取
+
+2. 使用 mmengine 重写数据流，下面是原版的 dataset，可见直接读取上一步生成的 npy 文件，省去了前处理时间
+
+```python
+class CustomDataset(Dataset):
+    def __init__(self, features_dir, labels_dir):
+        self.features_dir = features_dir
+        self.labels_dir = labels_dir
+
+        self.features_files = sorted(os.listdir(features_dir))
+        self.labels_files = sorted(os.listdir(labels_dir))
+
+    def __len__(self):
+        assert len(self.features_files) == len(self.labels_files), \
+            "Number of feature files and label files should be same"
+        return len(self.features_files)
+
+    def __getitem__(self, idx):
+        feature_file = self.features_files[idx]
+        label_file = self.labels_files[idx]
+
+        features = np.load(os.path.join(self.features_dir, feature_file))
+        labels = np.load(os.path.join(self.labels_dir, label_file))
+        return torch.from_numpy(features), torch.from_numpy(labels)
+```
+
 3. 重写 loss 计算
 4. 使用 xtuner 调训练 pipeline