一、介绍
DataLoader是一个可迭代的数据装载器，组合了数据集和采样器，并在给定数据集上提供可迭代对象。可以完成对数据集中多个对象的集成。
先导概念介绍：
Epoch： 所有训练样本都已输入到模型中，称为一个epoch
Iteration： 一批样本（batch_size）输入到模型中，称为一个Iteration,
Batchsize： 一批样本的大小， 决定一个epoch有多少个Iteration
人话就是：
- 数据集（Dataset）： 数据集就像是你冰箱里的食材
- 数据加载器（DataLoader）：根据需求从冰箱中拿出食材来准备晚餐的过程
- 常用的主要有以下五个参数：
dataset（数据集）：需要提取数据的数据集，
Dataset对象 batch_size（批大小）：每一次装载样本的个数，int型
shuffle（洗牌）：进行新一轮epoch时是否要重新洗牌，Boolean型
num_workers：是否多进程读取机制
drop_last：当样本数不能被batchsize整除时， 是否舍弃最后一批数据
二、DataLoader的使用
我们使用CIFAR10的测试数据集来完成DataLoader的使用。
1. 导入并实例化DataLoader
创建一个dataloader,设置批大小为4，每一个epoch重新洗牌，不进行多进程读取机制，不舍弃不能被整除的批次。train=False表示现在是测试机, download=True（我在写下面代码前还没下载有数据，现在我要下载）
#导入数据集的包
import torchvision.datasets
#导入dataloader的包
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
#创建测试数据集
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIRFA10",train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
#创建一个dataloader,设置批大小为4，每一个epoch重新洗牌，不进行多进程读取机制，不舍弃不能被整除的批次
test_dataloader = DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=4,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)2. 具体使用
2.1 数据集中数据的读取
由于数据集中的数据已经被我们转换成了tensor型，我们用dataset[0]输出第一张图片，使用shape属性输出tensor类型的大小，target代表图片的标签。
img,target = test_dataset[0]
print(img.shape,target)可以看到图片有RGB3个通道，大小为32*32，target（就是标签label）为3。
2.2 DataLoader中数据的读取
在dataset中，每一个对象元组由一张图片对象img和一个标签target组成；
而dataloader中会分别对一个批次中的图片和标签进行打包，因此dataloader中，每一个对象由元组由batchsize张图片对象imgs和batchsize个标签targets组成。
我们需要通过for循环来取出loader中的对象，loader中的对象个数=数据集中对象个数/batch_size，故应为10000/4=2500个对象。(CIFAR10的测试数据集有10000个图片)
for data in test_dataloader:
imgs,targets = data
print(imgs.shape)
print(targets) 结果如图：
loader中的对象格式：
- imgs的维度变成了4*3*32*32，即四张图片，每张图片3个通道，每张图片大小为32*32。
- targets里有4个target，分别是四张图片的target。
- 长度 = 2500个，数据集中图片个数为10000,10000/4=2500，验证正确。说明loader中数据按4个一组打包。
3. 使用tensorboard可视化效果
3.1 改变batchsize
修改数据集的batchsize为64，writer中调用的方法为add_images()，因为需要读取的图片有多张。
但是我们发现step156时只取了16张图片，是因为10000张图片每次取64张是不能整除的，因此最后剩下了16张，单独放在最后一个step中，对最后剩余数量的图片进行保留是因为我们设置的drop_last=False。
