torch.utils.data.DataLoader()是干什么的?

`torch.utils.data.DataLoader()` 是一个用于加载数据的工具，它可以将数据集封装成一个迭代器，使得我们可以利用 PyTorch 提供的多进程优化来加速数据加载，并可以批量化地获取数据。它能够自动完成数据集的 shuffle、batch、multiprocessing 等功能，并且支持自定义的数据加载方式。通常情况下，我们可以将自己的数据集封装成 `torch.utils.data.Dataset` 类，然后通过 `DataLoader` 进行数据的加载。例如：

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels

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

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

dataset = MyDataset(data, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

这里我们定义了一个 `MyDataset` 类来封装数据集，然后通过 `DataLoader` 对数据进行批量加载。其中 `batch_size` 表示每个 batch 的大小，`shuffle` 表示是否需要打乱数据集，`num_workers` 表示使用的进程数。通过这样的设置，我们可以方便地对数据进行批量化地处理和加载。