最近搞了搞minist手寫數據集的神經網絡搭建，一個數據集里面很多個數據，不能一次喂入，所以需要分成一小塊一小塊喂入搭建好的網絡。
pytorch中有很方便的dataloader函數來方便我們進行批處理，做了簡單的例子，過程很簡單，就像把大象裝進冰箱里一共需要幾步？
第一步：打開冰箱門。
我們要創建torch能夠識別的數據集類型（pytorch中也有很多現成的數據集類型，以后再說）。
首先我們建立兩個向量X和Y，一個作為輸入的數據，一個作為正確的結果：
隨后我們需要把X和Y組成一個完整的數據集，並轉化為pytorch能識別的數據集類型：
我們來看一下這些數據的數據類型：
可以看出我們把X和Y通過Data.TensorDataset() 這個函數拼裝成了一個數據集，數據集的類型是【TensorDataset】。
好了，第一步結束了，冰箱門打開了。
第二步：把大象裝進去。
就是把上一步做成的數據集放入Data.DataLoader中，可以生成一個迭代器，從而我們可以方便的進行批處理。
DataLoader中也有很多其他參數：
dataset：Dataset類型，從其中加載數據
batch_size：int，可選。每個batch加載多少樣本
shuffle：bool，可選。為True時表示每個epoch都對數據進行洗牌
sampler：Sampler，可選。從數據集中采樣樣本的方法。
num_workers：int，可選。加載數據時使用多少子進程。默認值為0，表示在主進程中加載數據。
collate_fn：callable，可選。
pin_memory：bool，可選
drop_last：bool，可選。True表示如果最后剩下不完全的batch,丟棄。False表示不丟棄。
好了，第二步結束了，大象裝進去了。
第三步：把冰箱門關上。
好啦，現在我們就可以愉快的用我們上面定義好的迭代器進行訓練啦。
在這里我們利用print來模擬我們的訓練過程，即我們在這里對搭建好的網絡進行喂入。
輸出的結果是：
可以看到，我們一共訓練了所有的數據訓練了5次。數據中一共10組，我們設置的mini-batch是3，即每一次我們訓練網絡的時候喂入3組數據，到了最后一次我們只有1組數據了，比mini-batch小，我們就僅輸出這一個。
此外，還可以利用python中的enumerate()，是對所有可以迭代的數據類型（含有很多東西的list等等）進行取操作的函數，用法如下：
好啦，現在冰箱門就關上啦，(*^__^*)