python dataloader

Python DataLoader是一个用于构建可迭代的数据装载器的工具。它由数据集和采样器组成，使用Python的单、多进程的迭代器来处理数据。在使用DataLoader时，每个for循环迭代一次就会从DataLoader中获取一个batch_size大小的数据。DataLoader本质上是一个可迭代对象，可以使用iter()方法进行访问，但不能使用next()方法进行访问。可以使用iter(dataloader)返回一个迭代器，并使用next()方法进行访问，也可以使用for循环进行可迭代对象的访问。一般情况下，我们会将数据集传入到DataLoader中，然后在DataLoader内部使用yield返回每个batch的数据。通过使用DataLoader，我们可以方便地处理和加载数据，以供训练和学习使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch之dataloader深入理解](https://blog.csdn.net/zhuguiqin1/article/details/121268130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch数据读取机制(DataLoader)](https://blog.csdn.net/m0_57541899/article/details/122367407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python torch.utils.data.DataLoader使用方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38605590/12853596)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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