prefetch 批量下载

`prefetch`通常在数据处理和加载场景中使用，特别是在编程特别是Python的深度学习库如PyTorch或TensorFlow中。它的作用是预先加载数据到内存中，以便在模型执行计算（如前向传播）的同时，后台正在准备下一个批次的数据。这样可以提高训练的效率，减少IO等待时间，使计算过程更加流畅。

具体来说，当你有一个大的数据集，每次训练迭代需要多个样本，而不是等到当前批次用完再获取下一批。你可以设置数据加载器（如`DataLoader`）使用`prefetch`选项，它会预加载一部分数据到GPU或CPU缓存中，这样当前批次正在被处理的时候，下一个批次已经在准备中，提高了整体的数据流速率。