• 先导入数据：

将要处理的文件数据导入x_train,y_train,x_valid,y_valid中，转换为张量。

 使用PyTorch中的数据模块，将上面转换为张量的数据使用TensorDataset函数转换为数据集。

之后使用DataLoader来加载数据集，DataLoader包相当于一个派发器的感觉。

 下方也是一个导入数据示例但是这是直接从PyTorch中的包含的datasets包中下载的数据并读取转换为张量，再放入加载器中，batch_size就是mini-batch操作每一批迭代取多少个数据。shuffle是随机加载的意思。

 

在数据规模小的情况下对模型进行数据增强：

 

上面说的都是分开的，在实际中书写导入数据也是建议写在一个类中，如下图所示：

 那个数据增强那些预处理放入getitem()中就好了，最后返回图像和标签。