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一、前置知识

1.dataloader简要介绍

DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的实用工具，它可以处理数据集的批量加载、数据集的随机打乱、多进程数据加载等功能。通过使用 DataLoader，可以更高效地将数据提供给模型进行训练或推理。

具体来说，DataLoader 提供了以下功能：

数据批量加载：DataLoader 可以将数据集划分为固定大小的批次，使得模型可以逐批次地处理数据。

数据集随机打乱：在训练模型时，通常会希望对数据集进行随机打乱，以避免模型学习到数据的顺序性特征。DataLoader 可以在每个周期（epoch）开始时对数据集进行随机打乱。

多进程数据加载：DataLoader 支持多进程数据加载，可以加快数据加载速度，尤其是当数据预处理耗时较长时。

自定义数据加载顺序：可以通过设置 sampler 或 batch_sampler 参数来自定义数据加载的顺序，比如指定按照某种策略抽取样本。

2.dataloader 官方文档（翻译后）

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=None, persistent_workers=False, pin_memory_device=‘’)

DataLoader 类结合了数据集和采样器，并提供了对给定数据集的可迭代访问。

DataLoader 支持 map-style 和 iterable-style 数据集，可以进行单进程或多进程加载，自定义加载顺序，以及可选的自动分批（collation）和内存固定。

参数：

dataset（Dataset）：要加载数据的数据集。
batch_size（int，可选）：每个批次要加载的样本数（默认为 1）。
shuffle（bool，可选）：设置为 True 时，每个周期都会对数据进行重新洗牌（默认为 False）。
sampler（Sampler 或 Iterable，可选）：定义从数据集中抽取样本的策略。可以是任何实现了 len 方法的可迭代对象。如果指定了 sampler，则不能指定 shuffle。
batch_sampler（Sampler 或 Iterable，可选）：类似于 sampler，但一次返回一批索引。与 batch_size、shuffle、sampler 和 drop_last 互斥。
num_workers（int，可选）：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）。
collate_fn（Callable，可选）：合并样本列表以形成 Tensor 的小批量。当从 map-style 数据集进行批处理加载时使用。
pin_memory（bool，可选）：如果为 True，则数据加载器将在返回数据之前将 Tensor 复制到设备/CUDA 固定内存中。
drop_last（bool，可选）：设置为 True 时，如果数据集大小不能被批量大小整除，则丢弃最后一个不完整的批次。如果为 False 且数据集的大小不能被批次大小整除，则最后一个批次将较小（默认为 False）。
timeout（数值，可选）：如果为正值，则为从工作进程收集批次的超时值。应始终为非负数（默认为 0）。
worker_init_fn（Callable，可选）：如果不为 None，则会在每个工作进程上调用，输入为工作进程的 id（范围在 [0, num_workers - 1] 之间），在种子化之后数据加载之前使用（默认为 None）。
multiprocessing_context（str 或 multiprocessing.context.BaseContext，可选）：如果为 None，则使用操作系统的默认多进程上下文（默认为 None）。
generator（torch.Generator，可选）：如果不为 None，则 RandomSampler 将使用此 RNG 生成随机索引，多进程用于生成工作进程的基础种子（默认为 None）。
prefetch_factor（int，可选，仅限关键字参数）：每个工作进程预先加载的批次数。2 表示所有工作进程总共会预先加载 2 * num_workers 个批次。
persistent_workers（bool，可选）：如果为 True，则数据加载器在数据集被消耗一次后不会关闭工作进程。这允许保持工作进程的数据集实例处于活动状态（默认为 False）。
pin_memory_device（str，可选）：如果 pin_memory 为 True，则用于内存固定的设备（默认为 “”）。

二、DataLoader的使用

代码如下：

import torchvision
# 准备测试的数据集
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 从CIFAR10导入数据
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset1", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
# 定义数据加载方式
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)# 测试数据集中第一张图片及target
img, target = test_data[0]
# print(img)
# print(target)writer = SummaryWriter("data_loader")
# 两轮获取数据
for epoch in range(2):step=0print(epoch)for data in test_loader:imgs, target = data# print(img.shape)# print(target)writer.add_images("Epoch:{}".format(epoch), imgs, step)step = step+1writer.close()

若将shuffle设置为False，表示“不洗牌”，则两次结果一样：

若将shuffle设置为True，表示“洗牌”，则两次结果不一样：