大概就是DataLoader的基本语法操作吧…毕竟博主也是刚开始学习

import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torch.utils.data import DataLoader

说明一下下面的transforms虽然只用了一个可以直接写到datasets.CIFAR10里面完全没问题，但是我还是更加建议下面的这样写，感觉是一个更好的习惯，对于以后使用多个transform的组合时很有利~

transfrom的使用具体可以参考上一篇blog

#设置通用transforms
dataset_transfroms = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])

test_data = datasets.CIFAR10(root="./dataset",
                            train=False,
                            transform=dataset_transfroms)

num_workers:采用设置的子进程加载数据到内存
drop_last:数据总量对batch_size取余，余数部分是否drop

呃这里为什么要单独列出来一下呢是因为想提醒一下最好drop，因为博主隐约记得自己好像踩过batch_size大小不一样的报错坑（

# num_workers:采用设置的子进程加载数据到内存
# drop_last:数据总量对batch_size取余，余数部分是否drop
test_loader = DataLoader(dataset=test_data,
                        batch_size=64,
                        shuffle=True,
                        num_workers=0,
                        drop_last=True)

# img, target = test_data[0]

writer = SummaryWriter("dataloader_logs")

注（以下为个人理解，有错欢迎指正）：

1. test_loader是按批次读取的，一次读出的（也就是data）是含有batch_size个图片的
2. 单次epoch中需要学到所有数据
3. 内循环中，会将所有数据都遍历到，外层循环中，决定epoch次学习所有数据
4. 在深度学习训练中，对数据进行打乱，然后多次epoch读取到不同内容组合的batch数据进行学习

# test_loader是按批次读取的，一次读出的（也就是data）是含有batch_size个图片的
# 单次epoch中需要学到所有数据
# 内循环中，会将所有数据都遍历到，外层循环中，决定epoch次学习所有数据
# 在深度学习训练中，对数据进行打乱，然后多次epoch读取到不同内容的batch的数据进行学习
# 添加多张图是add_images
for epoch in range(5):
    step=0
    for data in test_loader: 
        imgs, target = data
        writer.add_images("epoch_{}".format(epoch),imgs,step)
        step +=1

writer.close()

# tensorboard --logdir=dataloader_logs

随便截了不同epoch的最后一个batch构成情况，可以看到内容组合不一样，这是因为我们进行了打乱操作，这样可以保证不同的epoch学习到的batch组合情况不一样