摘要：
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据处理。其中torch.utils.data.DataLoader用于将数据集进行打包封装成一个可迭代对象，torch.utils.data.Dataset存储有一些常用的数据集示例以及相关标签。 阅读全文
