DataLoader 怎样让返回值都是float

在PyTorch中，DataLoader返回的值是根据数据集中的数据类型而定的。如果你想要返回的值都是float类型，可以在定义数据集时将数据转换为float类型，如下所示：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = torch.tensor(data).float()

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

data = [1, 2, 3, 4, 5]
dataset = MyDataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2)

for batch in dataloader:
    print(batch)

在上面的例子中，`MyDataset`将数据转换为float类型，因此返回的值也都是float类型。在`DataLoader`中，`batch_size`参数表示每次返回的数据批次大小，这里设置为2，因此输出的结果也是2个一组的。