torch.utils.data.DataLoader
数据加载器，结合了数据集和取样器
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。
torch.utils.data.DataLoader（ dataset，#数据加载 batch_size = 1，#批处理大小设置 shuffle = False，#是否进项洗牌操作 sampler = None，#指定数据加载中使用的索引/键的序列 batch_sampler = None，#和sampler类似 num_workers = 0，#是否进行多进程加载数据设置 collat??e_fn = None，#是否合并样本列表以形成一小批Tensor pin_memory = False，#如果True，数据加载器会在返回之前将Tensors复制到CUDA固定内存 drop_last = False，#True如果数据集大小不能被批处理大小整除，则设置为删除最后一个不完整的批处理。 timeout = 0，#如果为正，则为从工作人员收集批处理的超时值 worker_init_fn = None ）
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(imgs, batch_size=batch_size)
torch.utils.data.DataLoader 将数据按批次分成很多组，每次抛出一个小组
原文：https://www.cnblogs.com/gaona666/p/12357338.html