学习笔记5：DataLoader是什么？

前言

dataloader可以看作是对数据集的一种抓取方式。

一、必要的头文件

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

二、定义一个DataLoader

代码：

test_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset_2",transform=torchvision.transforms.ToTensor(),train=False,download=True)
test_loader=DataLoader(dataset=test_data,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=True)

其中：
①batch_size=64的意思是：一次随机抓取64张图片。
②shuffle=True的意思是：抓完一轮以后洗牌。
③num_workers=0的意思是：数据在主进程加载。
④drop_last=True的意思是：丢弃最后一个不完整的抓取。

三、试试看

代码：

writer=SummaryWriter("dataloader")
for epoch in range(2):
    step=0
    for data in test_loader:
        imgs,targets=data
        writer.add_images("Epoch: {}".format(epoch),imgs,step)
        step=step+1

writer.close()

注意：不要把 writer.add_images("Epoch: {}".format(epoch),imgs,step)打成writer.add_image("Epoch: {}".format(epoch),imgs,step)。

结果如下：