DataLoader函数的使用方法

DataLoader函数用于将数据集加载到模型训练中，以便进行批量处理和并行化处理。以下是DataLoader函数的使用方法：

首先，需要导入必要的库：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

然后，创建一个自定义的数据集类（比如MyDataset），并将其实例化：

dataset = MyDataset()

接下来，可以设置一些参数，如批量大小（batch size），线程数等：

batch_size = 32
num_workers = 4

最后，使用DataLoader函数加载数据集：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers)

现在，你可以在训练循环中使用dataloader来迭代访问数据集的批次：

for batch in dataloader:
    # 在这里执行你的训练逻辑
    ...

这样，你就可以方便地使用DataLoader函数加载和处理数据集了。