批数据训练

把要训练的数据转换成数据集，然后把数据集放到loader中加载，可以有效的帮助你迭代数据。

DataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 

代码：

import torch
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1)    # reproducible

BATCH_SIZE = 5      # 批训练的数据个数

x = torch.linspace(1, 10, 10)       # x data (torch tensor)
y = torch.linspace(10, 1, 10)       # y data (torch tensor)

# 先转换成 torch 能识别的 Dataset
torch_dataset = Data.TensorDataset( x,y)
# 把 dataset 放入 DataLoader
loader = Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,      # torch TensorDataset format
    batch_size=BATCH_SIZE,      # mini batch size
    shuffle=True,               # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
    num_workers=2,              # 多线程来读数据
)
if __name__ == '__main__':#多进程的时候使用
    for epoch in range(3):   # 训练所有!整套!数据 3 次
        for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):  # 每一步 loader 释放一小批数据用来学习
            # 假设这里就是你训练的地方...

            # 打出来一些数据
            print('Epoch: ', epoch, '| Step: ', step, '| batch x: ',
                  batch_x.numpy(), '| batch y: ', batch_y.numpy())

如果BATCH_SIZE=8,则第一个batch输入数据8个，第二个batch输入数据2个（不够八个）

BATCH_SIZE = 8      # 批训练的数据个数

...

for ...:
    for ...:
        ...
        print('Epoch: ', epoch, '| Step: ', step, '| batch x: ',
              batch_x.numpy(), '| batch y: ', batch_y.numpy())
"""
Epoch:  0 | Step:  0 | batch x:  [  6.   7.   2.   3.   1.   9.  10.   4.] | batch y:  [  5.   4.   9.   8.  10.   2.   1.   7.]
Epoch:  0 | Step:  1 | batch x:  [ 8.  5.] | batch y:  [ 3.  6.]
Epoch:  1 | Step:  0 | batch x:  [  3.   4.   2.   9.  10.   1.   7.   8.] | batch y:  [  8.   7.   9.   2.   1.  10.   4.   3.]
Epoch:  1 | Step:  1 | batch x:  [ 5.  6.] | batch y:  [ 6.  5.]
Epoch:  2 | Step:  0 | batch x:  [  3.   9.   2.   6.   7.  10.   4.   8.] | batch y:  [ 8.  2.  9.  5.  4.  1.  7.  3.]
Epoch:  2 | Step:  1 | batch x:  [ 1.  5.] | batch y:  [ 10.   6.]
"""