数据loader设计流程

数据加载器（DataLoader）是PyTorch中用于加载数据的工具，它可以帮助我们更方便地处理数据集。设计一个数据加载器的流程通常包括以下几个步骤： 1. 确定数据集的类型和格式，例如图像、文本或表格数据。 2. 选择合适的数据加载方式，例如使用内置的`torchvision.datasets`模块中的数据集，或者自定义数据集类。 3. 设置数据加载器的相关参数，例如批量大小（batch size）、是否打乱数据顺序（shuffle）等。 4. 编写数据处理函数，例如对图像进行裁剪、缩放等操作。 5. 实例化数据加载器对象，并使用它来读取数据。