paddle.io.DataLoader与torch.utils.data.DataLoader

paddle.io.DataLoader和torch.utils.data.DataLoader都是用于加载数据的工具类，但是它们所属的框架不同。

1. paddle.io.DataLoader是PaddlePaddle深度学习框架中的数据加载器。它用于将数据集划分为小批量进行训练。paddle.io.DataLoader的使用方法如下[^1]：

import paddle
from paddle.io import DataLoader

# 创建数据集
dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train')

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 遍历数据加载器
for data in dataloader:
    # 进行训练
    pass

2. torch.utils.data.DataLoader是PyTorch深度学习框架中的数据加载器。它也用于将数据集划分为小批量进行训练。torch.utils.data.DataLoader的使用方法如下：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 创建数据集
dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=None, target_transform=None, download=True)

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 遍历数据加载器
for data in dataloader:
    # 进行训练
    pass

需要注意的是，paddle.io.DataLoader和torch.utils.data.DataLoader的参数设置和使用方法略有不同，具体可以参考官方文档。