pytorch DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是一个用于加载数据的工具。它可以将数据集分成小批次进行训练，并提供了一些方便的功能来处理数据。根据引用[1]和引用[2]的代码，可以看出创建DataLoader的过程。

首先，需要导入相应的包，包括torchvision.datasets、torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.tensorboard.SummaryWriter。

然后，需要创建一个数据集对象，这里使用的是CIFAR10数据集，并设置了一些参数，如数据集的根目录、是否是训练集以及数据的转换方式。

接下来，通过DataLoader来创建一个数据加载器对象。可以设置批大小、是否重新洗牌、是否进行多进程读取以及是否舍弃不能被整除的批次等参数。

在引用[1]的代码中，使用了SummaryWriter来创建一个日志记录器，用于记录训练过程中的信息。然后，在每个epoch中，通过遍历数据加载器中的数据，将图像和目标添加到日志记录器中，使用的方法是add_images。

最后，通过调用writer.close()来关闭日志记录器。

综上所述，根据引用[1]和引用[2]的代码，可以创建一个DataLoader对象，并使用SummaryWriter来记录训练过程中的信息。