在PyTorch中，DataLoader是一個(gè)用于加載和批處理數(shù)據(jù)的工具。它可以將數(shù)據(jù)集（如Tensor數(shù)據(jù)）封裝成一個(gè)可迭代的對(duì)象，使得在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)能夠方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)的批處理和加載。DataLoader可以指定批處理的大小、是否隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)以及是否使用多線程等參數(shù)，從而提高數(shù)據(jù)加載的效率和訓(xùn)練的速度。通常在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，會(huì)使用DataLoader來(lái)加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，并且在每個(gè)epoch中迭代訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
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