DataLoader中没有transforms参数

是的，`torch.utils.data.DataLoader`中没有`transforms`参数。`transforms`是用于对数据进行预处理的工具，通常与`torch.utils.data.Dataset`一起使用。在创建`Dataset`对象时，可以指定`transforms`参数来对数据进行预处理，例如数据增强、归一化等操作。`DataLoader`则是用于将数据按照指定的批大小、顺序等方式进行加载的工具，它并不对数据进行任何处理。因此，如果您需要对数据进行预处理，可以通过以下步骤实现：

1. 创建`Dataset`对象时，指定`transforms`参数，例如：

   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((256, 256)),
       transforms.ToTensor(),
       transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
   ])
   dataset = MyDataset(root='path/to/dataset', transform=transform)

2. 在创建`DataLoader`对象时，将`Dataset`对象作为参数传入，例如：

   dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

这样，在调用`dataloader`的`__iter__()`方法时，会自动对数据进行预处理，并按照指定的批大小和顺序进行加载。