IVD-Net01:代码涉及函数

1.torch.cat

将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。

A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵）
B=torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵）     
C=torch.cat((A,B),0)#按维数0（行）拼接

C.size() = [6, 3]

2.Dataloader(object)的参数：

dataset(Dataset): 传入的数据集
    batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本
    shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序
    sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略，如果指定这个参数，那么shuffle必须为False
    batch_sampler(Sampler, optional): 与sampler类似，但是一次只返回一个batch的indices（索引），需要注意的是，一旦指定了这个参数，那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再制定了（互斥——Mutually exclusive）
    num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程。（默认为0）
    collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数
    pin_memory (bool, optional)： 如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中.

    drop_last (bool, optional): 如果设置为True：这个是对最后的未完成的batch来说的，比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了…
    如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点。

    timeout(numeric, optional): 如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了。这个numeric应总是大于等于0。默认为0
    worker_init_fn (callable, optional): 每个worker初始化函数 If not None, this will be called on each
    worker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) as
    input, after seeding and before data loading. (default: None)