PyTorch的DataLoader類主要用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量加載和處理。它能夠?qū)?shù)據(jù)集對(duì)象封裝成一個(gè)可迭代的對(duì)象，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的批量讀取和處理，同時(shí)還能夠自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)打亂和分批。
DataLoader類可以很方便地用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因?yàn)樵谟?xùn)練過程中通常需要將數(shù)據(jù)分成小批量進(jìn)行訓(xùn)練，而DataLoader類可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這一功能。它還可以配合Dataset類一起使用，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)自定義數(shù)據(jù)集的加載和處理。
總之，DataLoader類可以極大地簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理和加載的過程，提高數(shù)據(jù)處理的效率和代碼的可讀性。
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