pytorch 分批载入

在深度学习领域中，数据集通常会非常庞大，无法一次性全部载入到内存中进行训练。因此，我们需要将数据集分批载入模型中进行训练。PyTorch提供了多种方法来实现分批载入。

首先，我们可以使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`两个类来完成分批载入。`torch.utils.data.Dataset`用于自定义数据集，并通过实现其`__getitem__`和`__len__`方法来提供数据的获取和长度信息。`torch.utils.data.DataLoader`则用于对数据集进行批次划分和载入。

我们首先需要创建一个继承自`torch.utils.data.Dataset`的自定义数据集类，并在其中实现数据获取和长度信息的方法。然后，我们对数据集进行实例化，并利用`torch.utils.data.DataLoader`来创建一个数据加载器。其中，可以设置`batch_size`参数来定义每个批次的样本数量，`shuffle`参数来设置是否打乱数据顺序，以及`num_workers`参数来设置多线程加载数据的数量。

在训练过程中，我们使用`for`循环来遍历每个批次的数据，并将其输入模型进行训练。在每个批次的训练完成后，会自动载入下个批次的数据，直到遍历完所有数据。

总之，PyTorch提供了便捷的接口和类来实现数据的分批载入。通过自定义`torch.utils.data.Dataset`和使用`torch.utils.data.DataLoader`来创建数据加载器，我们可以方便地处理大规模的数据集并进行有效的训练。