Github 上地址 github.com/thuml/TimesNet. 的开源项目 TIMESNET 在 `data_loader.py` 中 class Dataset_Custom(Dataset) 适合用于载入时间序列 CSV 文件数据吗

作为一个语言模型 AI，我的能力主要集中在语言理解和生成上。不过，根据我对代码和数据集的初步了解，可以得出以下结论：

在 data_loader.py 中的 Dataset_Custom 类可以用于载入时间序列 CSV 文件数据。该类继承自 torch.utils.data.Dataset，已经实现了 __len__ 和 __getitem__ 方法，可以方便地将 CSV 数据转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型，并进行打乱、切分等操作。

需要注意的是，该类的 __init__ 方法需要传入 csv_path 参数，即 CSV 文件的路径。因此，在使用时需要将 CSV 文件路径传入该参数，如：

train_dataset = Dataset_Custom(csv_path='path/to/train.csv', ...)

同时，该类的 __getitem__ 方法需要根据 CSV 文件的具体格式进行修改，以正确读取数据。在 data_loader.py 中已经给出了一个示例，可以根据需要进行修改。

总之，如果 CSV 文件的格式和示例代码中的格式相同，那么 Dataset_Custom 类可以直接使用；如果格式不同，需要进行适当的修改。