举例说明dataset和dataloader的关系

Dataset 和 DataLoader 是 PyTorch 中常用的两个类，它们通常一起使用。

Dataset 是一个抽象类，代表着数据集。在 PyTorch 中，我们需要自己实现一个 Dataset 类来读取自己的数据集。我们需要实现 __getitem__ 和 __len__ 两个方法。__getitem__ 方法用来获取数据集中第 idx 个样本，__len__ 方法用来获取数据集的大小。

DataLoader 是一个迭代器，它封装了一个 Dataset 对象，并提供了一些可选参数，如 batch_size、shuffle 等。当我们需要对数据进行批量处理时，我们可以使用 DataLoader 来帮助我们自动地将数据划分成一个个 batch，并且可以按照一定的顺序读取数据。

举个例子，如果我们想要训练一个图像分类模型，我们可以先将数据集读取进来，然后使用 Dataset 类将数据集包装起来。我们可以使用 DataLoader 类来封装 Dataset 对象，然后设置 batch_size=32，shuffle=True 等参数。这样，我们就可以通过 DataLoader 迭代器来获取一个个 batch 的数据，每个 batch 包含 32 张图像和对应的标签。这样就方便了我们对数据进行批量处理和训练模型。