Pytorch入门必看：数据加载与预处理实战教程

数据加载与预处理是深度学习模型训练的关键基础，PyTorch通过`Dataset`、`DataLoader`和`transforms`工具高效实现。`Dataset`作为数据容器，定义样本获取方式，如`torchvision.datasets`内置MNIST等数据集，自定义需实现`__getitem__`和`__len__`。`DataLoader`负责批量加载，核心参数包括`batch_size`、`shuffle`（训练设True）、`num_workers`（多线程加速）。数据预处理通过`transforms`实现，如`ToTensor`转张量、`Normalize`归一化、`RandomCrop`等数据增强（仅训练集使用），`Compose`可组合变换。实战以MNIST为例，从定义预处理、加载数据集到创建`DataLoader`完成全流程，需注意归一化参数、数据增强仅训练集、Windows下`num_workers`设0避免多线程错误。掌握这些技能可高效处理数据，为模型训练奠基。