DataLoader怎么用

`DataLoader`是PyTorch库中的一个重要组件，它用于从数据集中高效地逐批生成小批量的输入，以便于模型训练。`DataLoader`负责数据预处理、打乱顺序以及提供连续的迭代过程。以下是使用`DataLoader`的基本步骤：

1. **导入模块**：

   from torch.utils.data import DataLoader

2. **定义数据集**：
先定义一个实现了`torch.utils.data.Dataset`接口的数据集类，例如自定义图像分类数据集：

   class ImageDataset(torch.utils.data.Dataset):
       # 数据集构造函数，包含读取文件等操作

3. **创建数据加载器**：

   dataset = ImageDataset()
   loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

- `batch_size`: 每次迭代返回多少个样本。
- `shuffle`: 是否对数据集进行随机洗牌，默认为`True`，可以防止过拟合某个特定的顺序。
- `num_workers`: 并行加载数据的数量，可以加快数据加载速度，但会占用更多CPU资源。

4. **遍历数据加载器**：

   for images, labels in loader:
       # images 和 labels 分别是这一批次的图片张量和标签
       # 对它们进行模型前向传播和反向传播的操作

5. **关闭数据加载器**（非必需，但推荐在完成所有迭代后关闭以释放资源）：

   loader.close()  # 如果你的版本支持这个方法