from torch.utils.data import DataLoader Dataloader有哪些参数

Dataloader类在PyTorch中用于数据加载和批量处理。它有几个常用的参数，包括：

1. dataset：要加载的数据集。可以是自定义的Dataset对象，也可以是PyTorch提供的预定义数据集，如torchvision.datasets.ImageFolder。

2. batch_size：每个批次中的样本数量。默认值为1。

3. shuffle：是否在每个epoch开始时对数据进行洗牌。默认值为False。

4. num_workers：用于数据加载的子进程数量。默认值为0，表示在主进程中加载数据。较大的值可以加速数据加载，但也可能导致内存消耗增加。

5. collate_fn：定义如何将样本组合成一个批次的函数。默认情况下，它使用torch.utils.data.dataloader.default_collate函数。

6. drop_last：如果样本数量不能被batch_size整除，是否丢弃最后一个不完整的批次。默认值为False。

这些是Dataloader类的一些常见参数，可以根据具体需求进行设置。