dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)中的dataLoader是什么

torch.utils.data.DataLoader是PyTorch中用于加载数据的迭代器，它可以将一个数据集dataset分成多个batch，并且支持多线程加速数据读取。Dataloader按照batch_size的大小，将数据集划分成一个一个batch，每次迭代返回一个batch的数据。在训练神经网络时，通常使用DataLoader来加载数据集。

具体地，DataLoader包含以下几个参数：

- dataset：要加载的数据集，可以是PyTorch中自带的数据集，也可以是用户自定义的数据集。
- batch_size：每个batch包含的数据样本数量。
- shuffle：是否在每个epoch开始时对数据进行随机打乱。
- num_workers：加载数据时使用的线程数。
- pin_memory：是否将数据存储于固定位置的内存中。

通过使用DataLoader，我们可以方便地对数据进行分批处理，并且可以快速、高效地读取数据。这对于训练大规模的深度学习模型尤其重要。