摘要：
在准备小批处理时，我们可以执行多线程并行处理。无法使用Next（）访问。迭代器可以使用iter（数据加载器）返回。然后，我们可以在内部使用yield为每个批次返回DataLoader（对象）的一些参数：#传入数据集（数据集）#每个批次有多少个样本批次_Size（int，重新排序数据洗牌（bool，
DataLoader
DataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小的 Tensor，用于后面的训练。
通过 DataLoader，使得我们在准备 mini-batch 时可以多线程并行处理，这样可以加快准备数据的速度。
DataLoader 是一个高效、简洁、直观地网络输入数据结构，便于使用和扩展
- DataLoader 本质是一个可迭代对象，使用 iter() 访问，不能使用 next() 访问
- 使用 iter(dataloader) 返回的是一个迭代器，然后使用 next() 访问
- 也可以使用
for features, targets in dataloaders进行可迭代对象的访问- 一般我们实现一个 datasets 对象，传入到 DataLoader 中，然后内部使用
yield返回每一次 batch 的数据
DataLoader(object) 的部分参数：
# 传入的数据集
dataset(Dataset)
# 每个 batch 有多少个样本
batch_size(int, optional)
# 在每个 epoch 开始的时候，对数据进行重新排序
shuffle(bool, optional)
# 自定义从数据集中抽取样本的策略，如果指定这个参数，那么 shuffle 必须为 False
sampler(Sampler, optional)
# 与 sampler 类似，但是一次只返回一个 batch 的 indices（索引），如果指定这个参数，那么 batch_size, shuffle, sampler, drop_last 就不能再指定了
batch_sampler(Sampler, optional)
# 这个参数决定有多少进程处理数据加载，0 意味着所有数据都会被加载到主进程，默认为0
num_workers(int, optional)
# 如果设置为 True，则最后不足batch_size大小的数据会被丢弃，比如batch_size=64, 而一个epoch只有100个样本，则最后36个会被丢弃；如果设置为False，则最后的batch_size会小一点
drop_last(bool, optional)
Reference: