torch.utils.data.DataLoader遍历代码

以下是使用torch.utils.data.DataLoader遍历数据集的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# 创建自定义数据集
class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 创建数据集
data = list(range(100))

# 创建数据集实例
dataset = CustomDataset(data)

# 创建数据加载器实例
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)

# 遍历数据集
for batch in dataloader:
    print(batch)

在上述代码中，首先创建了一个自定义数据集`CustomDataset`，并实现了`__getitem__`和`__len__`方法。然后，将数据集实例化，并传递给`DataLoader`，设置了批量大小为10，且打乱了数据集顺序。最后，使用一个简单的for循环遍历数据集，每次获取一个批次的数据，并将其打印出来。