DataLoader是PyTorch中的一种数据类型，它定义了如何读取数据方式。
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有dataset类，理论上应该还有下一级的datatable。这应当是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。这里先不管，估计和C#的类似，这里只需要知道是输入数据类型是dataset就可以了。
2、batch_size：（数据类型 int）
每次输入数据的行数，默认为1。PyTorch训练模型时调用数据不是一行一行进行的（这样太没效率），而是一捆一捆来的。这里就是定义每次喂给神经网络多少行数据，如果设置成1，那就是一行一行进行（个人偏好，PyTorch默认设置是1）。
3、shuffle：（数据类型 bool）
洗牌。默认设置为False。在每次迭代训练时是否将数据洗牌，默认设置是False。将输入数据的顺序打乱，是为了使数据更有独立性，但如果数据是有序列特征的，就不要设置成True了。
4、collate_fn：（数据类型 callable，没见过的类型）
将一小段数据合并成数据列表，默认设置是False。如果设置成True，系统会在返回前会将张量数据（Tensors）复制到CUDA内存中。（不太明白作用是什么，就暂时默认False）
5、batch_sampler：（数据类型 Sampler）
批量采样，默认设置为None。但每次返回的是一批数据的索引（注意：不是数据）。其和batch_size、shuffle 、sampler and drop_last参数是不兼容的。我想，应该是每次输入网络的数据是随机采样模式，这样能使数据更具有独立性质。所以，它和一捆一捆按顺序输入，数据洗牌，数据采样，等模式是不兼容的。
6、sampler：（数据类型 Sampler）
采样，默认设置为None。根据定义的策略从数据集中采样输入。如果定义采样规则，则洗牌（shuffle）设置必须为False。
7、num_workers：（数据类型 Int）
工作者数量，默认是0。使用多少个子进程来导入数据。设置为0，就是使用主进程来导入数据。注意：这个数字必须是大于等于0的，负数估计会出错。
8、pin_memory：（数据类型 bool）
内存寄存，默认为False。在数据返回前，是否将数据复制到CUDA内存中。
9、drop_last：（数据类型 bool）
丢弃最后数据，默认为False。设置了 batch_size 的数目后，最后一批数据未必是设置的数目，有可能会小些。这时你是否需要丢弃这批数据。
10、timeout：（数据类型 numeric）
超时，默认为0。是用来设置数据读取的超时时间的，但超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。 所以，数值必须大于等于0。
11、worker_init_fn（数据类型 callable，没见过的类型）
注：
batch_size表示一次训练喂给模型的数据量，不能超GPU的显存，还有如果过大，会导致训练次数下降，导致loss和准确率下降。
num_workers表示CPU加载数据的线程数，但是不是越大越好，每次线程创建会耗费大量时间。
参考连接：https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585
使用方法：
1.先加载数据
2.dataloader读取数据
3.for循环从loader里面读取数据
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=8, num_workers=1, pin_memory=True) for data in train_dataloader:
参考连接：https://blog.csdn.net/qq_36653505/article/details/84728855
