torch中DataLoader加载字典

　　参考资料：

　　https://pytorch.org/docs/stable/data.html

　　我们都知道，Pytorch加载数据的常规流程是先定义一个Dataset，然后使用DataLoader来成Batch地加载数据。当我们在Dataset中定义的__getitem__返回的数据是array或者tensor的话，Pytorch都会尽量地将数据转换为tensor并将数据叠起来添加一个batch_size维度。也就是实现类似torch.stack的效果。

　　但是，如果Dataset中定义的__getitem__返回的是一个字典的话，Pytorch更展现了其智能之处。

　　下面一个截图展示了我的实验结果：

　　即，当我们的Dataset返回的是一个字典时，Pytorch不会傻傻地将字典“叠起来”交给你，而是会遍历字典的每一个key，然后将对应key下面的键值叠起来，最后返回一个字典！而这正是我们预期的好的行为！