在深度学习中训练模型都是小批量小批量地优化训练的，即每次都会从原数据集中取出一小批量进行训练，完成一次权重更新后，再从原数据集中取下一个小批量数据，然后再训练再更新。

另外，原数据集往往很大，不可能一次性的全部载入模型，只能一小批一小批地载入。训练完了就扔了，再加载下一小批。

准备数据

import pandas as pdimport numpy as npdata = np.random.rand(128, 3) # 128x3data = pd.DataFrame(data, columns=['feature_1', 'feature_2', 'label'])

Dataset和Dataloader使用模板

class MyDataset(Dataset):     def __init__(self, data):         super().__init__()        '''        有两种写法：        1、将全部数据都加载进内存里，适用于少量数据；        2、当数据量或者标签量很大时，比如图片，就把这些数据或者标签放到文件或数据库里去，只需在此方法中初始化定义这些文件索引的列表即可。        '''        # 以下2个方法都是魔法方法    def __getitem__(self, index): # 实现索引数据集中的某一个数据        # 表示将来实例化这个对象后，它能支持下标（索引）操作，也就是能通过索引把里面的数据拿出来。        # ...        # 数据解析        # ...        return 某一个数据            def __len__(self):  # 返回数据集的长度        return len(self.data)    my_dataset = MyDataset(data) train_loader = DataLoader(dataset=my_dataset, # 传递数据集                          batch_size=32, #一个小批量容量是多少                          shuffle=True, # 数据集顺序是否要打乱，一般是要的。测试数据集一般没必要                          num_workers=0) # 需要几个进程来一次性读取这个小批量数据

创建一个完整的Dataset，使用上面自己生成的数据集。

from torch.utils.data import Dataset  # Dataset是个抽象类，只能用于继承from torch.utils.data import DataLoader # DataLoader需实例化，用于加载数据class MyDataset(Dataset):    def __init__(self, data):        super().__init__()        self.data = data        self.features = self.data[['feature_1', 'feature_2']].values # [[]]是返回结果是一个df，[]可能返回一个Serial；        self.label = self.data[['label']].values        # .values 取DataFrame或Series的值，返回值是一个numpy ndarray的副本；而不是对原始数据的引用。这意味着你可以对返回的数组执行任何操作，而不会影响原始的pandas对象。        def __getitem__(self, index): # 参数index必写        return self.features[index], self.label[index]    def __len__(self):        return len(self.data)    # 实例化my_dataset = MyDataset(data) train_loader = DataLoader(dataset=my_dataset, # 要传递的数据集                          batch_size=32, #一个小批量数据的大小是多少                          shuffle=True, # 数据集顺序是否要打乱，一般是要的。测试数据集一般没必要                          num_workers=0) # 需要几个进程来一次性读取这个小批量数据

dataloader 本质上是一个可迭代对象！

关于可迭代对象以及迭代器的说明：https://www.cnblogs.com/kphang/p/17026932.html

所以就有这说明里提到的几种方式进行访问。

# 方式1：每一轮就是Dataloader中设置的batch_size的大小。for batch_features, batch_labels in train_loader:     pass
# 方式2：for i, batch_data in enumerate(train_loader):    print(i) # 0 1 2 3 # 共4轮，因为batch_size设置的是32，数据项共128个；

在 PyTorch 中，dataloader 会遍历完所有的数据。每次迭代会返回一个批次的数据。你可以使用 for 循环来迭代 dataloader，每次循环会返回一个批次的数据。当 dataloader 迭代完所有数据时，for 循环将会结束。

也可以使用 iter() 函数来获取迭代器，然后使用 next() 函数来迭代数据。例如：

# 方式3：iterator = iter(dataloader)while True:    try:        data = next(iterator)        # Process the data    except StopIteration:        break