Pytorch基础教程：Dataset与DataLoader加载数据实战

数据加载是机器学习训练的关键环节，PyTorch的`Dataset`和`DataLoader`是高效管理数据的核心工具。`Dataset`作为数据存储抽象基类，需继承实现`__getitem__`（读取单个样本）和`__len__`（总样本数），也可直接用`TensorDataset`包装张量数据。`DataLoader`则负责批量处理，支持`batch_size`（批次大小）、`shuffle`（打乱顺序）、`num_workers`（多线程加载）等参数，优化训练效率。 实战中，以MNIST为例，通过`torchvision`加载图像数据，结合`Dataset`和`DataLoader`实现高效迭代。需注意Windows下`num_workers`默认设为0，避免内存问题；训练时`shuffle=True`打乱数据，验证/测试集设为`False`保证可复现。 关键步骤：1. 定义`Dataset`存储数据；2. 创建`DataLoader`设置参数；3. 迭代`DataLoader`输入模型训练。二者是数据处理基石，掌握后可灵活应对各类数据加载需求。