DataLoader的参数

DataLoader的参数包括以下几个：
1. dataset：要加载的数据集对象。
2. batch_size：每个batch中的样本数量。
3. shuffle：是否在每个epoch重新洗牌数据。
4. sampler：定义从数据集中提取样本的策略。
5. batch_sampler：定义从数据集中提取batch的策略。
6. num_workers：用于数据加载的子进程数量。
7. collate_fn：用于将样本列表转换为批次张量的函数。
8. pin_memory：是否将数据加载到固定的内存区域，以提高数据传输速度。
9. drop_last：如果样本数不能被batch_size整除，是否丢弃最后一批。
10. timeout：数据加载超时的时间限制。
11. worker_init_fn：每个worker初始化的函数。
12. multiprocessing_context：用于创建子进程的上下文对象。

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dataloader参数

在PyTorch中，DataLoader是用于封装数据集的工具，可以批量加载数据。下面是DataLoader的一些常用参数：

- dataset：数据集
- batch_size：每个batch的大小，即每次加载多少个样本
- shuffle：是否对数据进行shuffle操作，即随机打乱数据集顺序
- sampler：定义从数据集中提取样本的策略，可以自定义sampler
- num_workers：使用多少个进程来加载数据，默认为0，表示在主进程中加载数据
- collate_fn：合并样本列表中的各个样本数据，用于处理可变长度的输入，例如文本数据
- pin_memory：是否将数据保存在CUDA内存中，如果GPU的显存足够大，可以将此参数设置为True，会加快数据的传输速度。

DataLoader参数

Dataloader是一个迭代器对象，它用于从数据集中加载数据。你可以使用Dataset作为参数来构建一个Dataloader对象。Dataloader还有一些其他参数，可以根据需要进行设置。其中，batch_size参数决定了每个batch中的样本数量。在迭代的过程中，Dataloader会自动调用Dataset中的__getitem__函数来获取每个样本。

下面是Dataloader的参数汇总：
1. dataset(Dataset) - 要加载数据的数据集
2. batch_size(int, optional) - 每个batch中的样本数量，默认为1
3. shuffle(bool, optional) - 是否对数据进行洗牌，默认为False
4. sampler(Sampler, optional) - 定义从数据集中提取样本的策略
5. batch_sampler(Sampler, optional) - 定义从数据集中提取batch的策略
6. num_workers(int, optional) - 用于数据加载的子进程数量，默认为0
7. collate_fn(callable, optional) - 定义如何将样本列表转换为一个batch的数据
8. pin_memory(bool, optional) - 是否将数据存储在锁页内存中，默认为False
9. drop_last(bool, optional) - 如果数据集的大小不能被batch_size整除，是否丢弃最后一批数据，默认为False
10. timeout(numeric, optional) - 数据加载超时时间，默认为0
11. worker_init_fn(callable, optional) - 每个worker在加载数据时执行的初始化函数