2024年5月20日发(作者：)
dataloader 遍历写法
在 PyTorch 中，DataLoader 是用于数据加载和批量处理的工具
类。可以使用 for 循环来遍历 DataLoader 中的数据。
以下是 DataLoader 的遍历写法示例：
```python
import torch
from import DataLoader
# 假设 train_dataset 是你的数据集
train_dataset = ...
# 创建 DataLoader
train_data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32,
shuffle=True)
# 遍历 DataLoader
for batch_data in train_data_loader:
# 每个 batch_data 是一个包含 batch_size 个样本的 batch
images, labels = batch_data[0], batch_data[1]
# 在这里对每个 batch 进行相应的操作，比如进行模型训练
...
```
在这个示例中，我们首先创建了一个 DataLoader 对象
`train_data_loader`，并指定了每个 batch 的大小为 32，打乱数
据的顺序为 True。然后我们使用 for 循环来遍历
`train_data_loader`。每次迭代中，`batch_data` 是一个包含 32
个样本的 batch，我们可以根据需要对每个 batch 进行相应的
操作，比如进行模型训练。
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