torch.utils.data.DataLoader使用方法

torch.utils.data.DataLoader使用方法

loader = Data.DataLoader(MyDataSet(enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs), 2, True)

数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。
在训练模型时使用到此函数，用来把训练数据分成多个小组，此函数每次抛出一组数据。直至把所有的数据都抛出。就是做一个数据的初始化。

实例：

class MyDataSet(Data.Dataset):
  def __init__(self, enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs):
    super(MyDataSet, self).__init__()
    self.enc_inputs = enc_inputs
    self.dec_inputs = dec_inputs
    self.dec_outputs = dec_outputs
  
  def __len__(self):
    return self.enc_inputs.shape[0]
  
  def __getitem__(self, idx):
    return self.enc_inputs[idx], self.dec_inputs[idx], self.dec_outputs[idx]

loader = Data.DataLoader(MyDataSet(enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs), 2, True)

上面例子中的2代表的是batch_size=2。
shuffle=True表示在每个epoch重新打乱洗牌。