pytorch.utils.data.DataLoader：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练，dataloader本质是一个可迭代对象，使用iter()访问，不能使用next()访问。
PyTorch数据处理工具箱utils
本文主要介绍了PyTorch中DataLoader的功能及用法。DataLoader能够将自定义的数据集按指定的批次大小和是否随机打乱等参数封装为Tensor，便于后续的训练过程。作为可迭代对象，DataLoader可以通过iter()进行访问。
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