data.dataloader返回值

data.dataloader的返回值是一个可迭代对象，它可以用于加载训练数据、验证数据或测试数据。通常情况下，它返回一个批次（batch）的数据。每个批次包含了一组样本及其对应的标签（如果有的话）。

在PyTorch中，data.dataloader返回的对象是一个DataLoader类的实例。通过迭代这个DataLoader对象，我们可以逐批地获取数据样本。每个批次的数据样本通常是一个张量（tensor）或一个列表，其维度为[batch_size, ...]，其中batch_size是每个批次中的样本数量，而...表示样本的维度。

除了数据样本之外，DataLoader对象还提供了其他有用的功能，如数据的随机洗牌、并行加载等。这使得我们可以更方便地处理大规模数据集，并利用多核CPU或GPU的并行能力加速数据加载过程。

总结起来，data.dataloader返回的是一个可迭代对象，用于逐批加载数据样本，并提供了一些方便的功能来处理大规模数据集。

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'torch.utils.data.dataloader返还值'是指PyTorch中的 DataLoader 类返回的值，它包含从数据集中批量加载的数据。该返回值可以是张量、元组或字典，取决于数据集的格式和设置。

torchvision.datasets返回值是什么类型

`torchvision.datasets` 是 PyTorch 提供的一个用于加载常见视觉数据集的模块。该模块中的数据集类（如`torchvision.datasets.ImageFolder`、`torchvision.datasets.CIFAR10`等）在被实例化后，会返回一个数据集对象。

数据集对象的类型是 `torchvision.datasets.Dataset` 的子类，具体取决于使用的数据集类。这些数据集对象通常可用于数据加载器（`torch.utils.data.DataLoader`）中，以便进行批量数据加载和处理。

除了数据集对象外，`torchvision.datasets` 模块还可以返回其他类型的对象，如数据集元信息等。具体返回值类型还要根据具体的函数或方法而定。