2024年5月20日发(作者：)
pytorch dataloader 用法
在PyTorch中，`DataLoader`是一个用于加载和处理数据的数据集迭代器。它提供了一
种便捷的方式来读取和处理数据，以便在训练模型时进行批量数据的加载。`DataLoader`
的常见用法如下：
```python
import torch
from import Dataset, DataLoader
# 用Dataset封装数据集，仅做示范，实际可直接用TensorDataset封装
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, x, y):
assert (0) == (0)
self.x, self.y = x, y
# 定义初始化变量
def __getitem__(self, idx):
return self.x[idx], self.y[idx]
# 定义tensor的总长度
def __len__(self):
return (0)
# 用DataLoader定义数据批量迭代器
dataset = MyDataset(x, y)
MyDataLoader = DataLoader(dataset=dataset, shuffle=True, batch_size=4)
# 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练
for data_iter1, data_iter2 in MyDataLoader:
print('data_iter1 = ')
print(data_iter1)
print('data_iter2 = ')
print(data_iter2)
```
在上述示例中，定义了一个名为`MyDataset`的类，继承自`Dataset`类，用于封装数据
集（`x`和`y`），并实现了`__getitem__`和`__len__`方法来定义如何获取和返回数据集中
的元素以及数据集的长度。然后，使用`DataLoader`类创建了一个数据加载器
`MyDataLoader`，并传入数据集`dataset`、是否打乱数据`shuffle`以及每个批次的数据大
小`batch_size`等参数。最后，通过循环遍历`MyDataLoader`对象来加载数据并进行训练。
需要注意的是，这只是`DataLoader`的基本用法示例，实际应用中可能需要根据具体的
数据集和任务进行相应的调整和优化。
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