Pytorch入門必看：數據加載與預處理實戰教程

數據加載與預處理是深度學習模型訓練的關鍵基礎，PyTorch通過`Dataset`、`DataLoader`和`transforms`工具高效實現。`Dataset`作爲數據容器，定義樣本獲取方式，如`torchvision.datasets`內置MNIST等數據集，自定義需實現`__getitem__`和`__len__`。`DataLoader`負責批量加載，核心參數包括`batch_size`、`shuffle`（訓練設True）、`num_workers`（多線程加速）。數據預處理通過`transforms`實現，如`ToTensor`轉張量、`Normalize`歸一化、`RandomCrop`等數據增強（僅訓練集使用），`Compose`可組合變換。實戰以MNIST爲例，從定義預處理、加載數據集到創建`DataLoader`完成全流程，需注意歸一化參數、數據增強僅訓練集、Windows下`num_workers`設0避免多線程錯誤。掌握這些技能可高效處理數據，爲模型訓練奠基。