AGPCNet——dataloader（）函数
1.dataloader（）函数
dataloader（）函数是pytorch中读取数据的一个重要接口，基本上用pytorch训练模型都会用到。
这个接口的目的是：
将自定义的dataset根据batch size的大小、是否shuffle等选项封装成一个batch size大小的tensor，后续就只需要在包装成variable即可作为模型的输入进行训练。
数据集如何处理如下：
dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset)
num_epoches = 100
for epoch in range(num_epoches):
for img, label in dataloader:
....其中，dataset是数据集，dataloader是对数据集进行封装，最后在使用dataloaderlter进行内部迭代。
函数的构造如下：
class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=,
pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) dataloader（）函数的参数如下：
-dataset（dataset）：定义要加载的数据集（必须要有的参数）
-batch_size(int,optional)：定义batch size的大小，即一次加载样本数量的多少，默认是1
-shuffle（bool，optional）：在每个epoch开始的时候是否进行数据的重新排序，默认false
-sampler（sampler，optional）：定义从数据集中取样本的策略，如果进行了指定，那么shuffle必须是false
-batch_sampler（sampler，optional）：与上一个参数sample相似，但是一次只返回一个batch索引（indices），该参数与batch size、shuffle、sampler、drop last互斥，即设置了此参数，其他四个参数不能设定。
-num_workers（int，optional）：定义加载数据使用的进程数，0代表所有的数据都被装载进主进程里面，默认是0
-collate_fn（callable*，*optional）：将一个list的sampler组合形成一个mini-batch的函数
-pin_memory(bool，optional)：如果设定为True，那么data loader在返回之前会将tensors拷贝到cuda中的固定内存
-drop_last（bool，optional）：这是对最后一个未完成的batch来说的，比如你的batch size设置的为64，而一个epoch只有一百个样本，如果设置的为True，那么这一百个样本的后面36个样本就会被扔掉。如果设置的为False（默认值），那么就会继续执行，只是最后一个batch size会小一些
-timeout（numeric，optional）：如果是正数，就表示从worker进程中收集一个batch等待的时间，如果超出设定的时间还没有收集到，那就不会进行这个内容的收集了。这个numeric总是大于等于0的。默认值为0
-worker_init_fn(callable，optional)：每一个worker的初始化函数，如果设置成none，则会在数据加载之前，在每一个worker的子进程上面调用它，并且将worker id（【0，num_workers-1】）作为输入。默认值无。
dataloader（）函数的使用方法：
train_data = trainset() #数据集
trainloader = DataLoader(train_data, batch_size=4,shuffle=True) #加载数据集，设定参数参考链接：
https://blog.csdn.net/lipengfei0427/article/details/109547241?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165458227316781483758839%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=165458227316781483758839&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-109547241-null-null.142^v11^pc_search_result_control_group,157^v13^control&utm_term=Data.DataLoader&spm=1018.2226.3001.4187
https://blog.csdn.net/lipengfei0427/article/details/109547241?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165458227316781483758839%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=165458227316781483758839&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-1-109547241-null-null.142^v11^pc_search_result_control_group,157^v13^control&utm_term=Data.DataLoader&spm=1018.2226.3001.4187