Pytorch的DataLoader

DataLoader()：由数据集和采样器组成，基于python的单、多进程的iterators来处理数据。

iterator 和 iterable 区别：iterators有__iter__和__next__方法，而iterable只有__iter__方法。

方法参数：

dataset(Dataset): 传入的数据集

batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本

shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序

sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略，如果指定参数，shuffle必为False

batch_sampler(Sampler, optional): 与sampler类似，一次只返回一个batch的indices（索引），指定该参数后 batch_size，shuffle，sampler，drop_last 就不能设置了。

num_workers (int, optional): 决定有几个进程处理data loading。0 意味着所有的数据都会被load进主进程。（默认为0）

collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数

pin_memory (bool, optional)： 如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中.

drop_last (bool, optional): 如果设置为True：这个是对最后的未完成的batch来说的，比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了…
如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点。

timeout(numeric, optional): 如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了。这个numeric应总是大于等于0。默认为0

worker_init_fn (callable, optional): 每个worker初始化函数 If not None, this will be called on each
worker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) as
input, after seeding and before data loading. (default: None)

DataLoader 是 iterable 不是 iterator，iterator的实现在_DataLoaderIter。

① DataLoader本质上就是一个iterable（跟python的内置类型list等一样），并利用多进程来加速batch data的处理，使用yield来使用有限的内存
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② Queue的特点

当队列里面没有数据时： queue.get() 会阻塞， 阻塞的时候，其它进程/线程如果有queue.put() *** 作，本线程/进程会被通知，然后就可以 get 成功。
当数据满了: queue.put() 会阻塞

③ DataLoader是一个高效，简洁，直观的网络输入数据结构，便于使用和扩展

参考：PyTorch学习笔记(6)——DataLoader源代码剖析_sooner高的博客-CSDN博客_dataloader返回值