使用__getitem__只返回乙個樣本。但是訓練神經網路時，一般對乙個batch進行操作。同時還需要對資料進行shuffle和並行加速等，pytorch中提供了dataloader實現這些功能
from torch.utils.data import dataloder
dataloder = dataloder(dataset, batch_size =
1, shuffle =
false
, sampler =
none
, num_workers =
0, collate_fn = default_collate, pin_memory =
false
, drop_last=
false
)dataset -
- 載入的資料集
batch_size -
- 批大小
shuffle -
- 是否將資料打亂
num_workers -
- 使用多程序載入的程序數，0代表不使用多程序
collect_fn -
- 如何將多個樣本資料拼接成乙個batch，一般使用預設的拼接方式
pin_memory -
- 是否將資料儲存在pin memory 區，pin memory中的資料轉到gpu上會快一些
drop_last -
- dataset中的資料個數可能不是batch_size的整數倍，drop_last 表示是否將多出來不足乙個batch的樣本資料丟棄
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