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在模型训练的过程中，加载数据部分，极其容易出现异常，以及不可控的因素，需要通过异常捕获的方式，及时处理，常用方式就是使用 collate_fn，除此之外，还可以直接跳过错误样本，运行下一个样本进行补充。

PyTorch Dataset 类是一个抽象类，用于表示一个数据集，可以将数据和标签封装成一个可迭代的对象。要使用 Dataset 类，我们需要继承它，并实现两个方法：

• __getitem__(self, index)：根据给定的索引，返回数据集中的一个样本和对应的标签。
• __len__(self)：返回数据集中的样本数量。

即：

1. 将数据获取封装成单独函数。
2. 使用 while True 持续监控，如果运行正确，即 break 跳过。
3. 如果运行失败，则打印日志，选择下一个样本运行，即 idx += 1。
4. 注意，索引不要溢出。

源码如下：

    def __getitem__(self, idx):
        # TODO: 解决数据异常问题，KeyError，尽量保持数据干净
        while True:
            try:
                feats = self.getitem_wrapper(idx)
                break
            except Exception as e:
                name = self.idx_to_chain_id(idx)
                logger.error(f"err sample: {name} !!!")
                idx += 1
                idx = idx % len(self._chain_ids)  # 避免溢出
        return feats