Pytorch入门-dataloader

DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
           batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
           pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
           worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2,
           persistent_workers=False)

1. dataset (Dataset): 提供数据的数据集对象。
2. batch_size (int, optional): 每个批次中包含的样本数。默认为 1。
3. shuffle (bool, optional): 是否在每个 epoch 开始时打乱数据。默认为 False。
4. sampler (Sampler, optional): 定义从数据集中抽取样本的策略。如果指定，shuffle 必须为 False。
5. batch_sampler (Sampler, optional): 与 sampler 类似，但直接返回批次的索引，而不是单个样本的索引。如果指定，batch_size, shuffle, sampler, 和 drop_last 必须不被指定。
6. num_workers (int, optional): 用于数据加载的子进程数。0 表示数据将在主进程中加载。默认为 0。
7. drop_last (bool, optional): 如果数据集大小不能被 batch_size 整除，设置为 True 后将丢弃最后一个不完整的批次。默认为 False。