import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

`import torch` 是导入PyTorch库的语句，`from torch.utils.data import Dataset, DataLoader` 是导入PyTorch中用于处理数据集的两个模块。其中，`Dataset` 是一个抽象类，用于表示数据集，需要用户自己定义数据集的读取方式；`DataLoader` 则是一个数据加载器，用于将数据集分成一个一个的batch进行加载，方便模型的训练和测试。

举个例子，如果你有一个自定义的数据集类`MyDataset`，你可以通过以下代码来实例化一个数据加载器：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 自定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        # 初始化数据集
        pass

    def __getitem__(self, index):
        # 获取数据集中的一个样本
        pass

    def __len__(self):
        # 获取数据集的长度
        pass

# 实例化数据集
dataset = MyDataset()

# 实例化数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=5, shuffle=True, num_workers=2)

其中，`batch_size` 表示每个batch的大小，`shuffle` 表示是否打乱数据集，`num_workers` 表示使用多少个进程来加载数据。