PyTorch中的torch.utils.data.DataLoader是一个提供数据加载功能的工具，它可以从文件中读取数据，并将其转换为可用于训练的格式。它可以帮助开发者减少数据处理的工作量，提高训练效率。
使用方法：
使用torch.utils.data.DataLoader需要先准备好一个数据集，使用DataLoader类将数据集转换为可用于训练的格式。数据集可以是一个二维数组，也可以是一个自定义的类，只要它实现了__len__()和__getitem__()方法就可以。
# 定义一个数据集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
# 使用DataLoader加载数据
dataset = MyDataset(data)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)
上面的代码中，定义一个数据集，使用DataLoader类将数据集转换为可用于训练的格式。其中batch_size参数表示每次加载多少数据，shuffle参数表示是否打乱数据。
DataLoader类还提供了一些其他的参数，例如num_workers参数，用于指定使用多少个子进程来加载数据，collate_fn参数，用于指定如何将多个样本组合成一个batch，pin_memory参数，用于指定是否将数据复制到CUDA固定内存中，以提高加载速度。
使用DataLoader之后，可以使用for循环来遍历数据集，每次取出一个batch的数据，并进行训练：
for batch in dataloader:
# 这里可以使用batch进行训练
使用DataLoader可以大大简化数据加载的工作，提高训练效率，是PyTorch中一个非常有用的工具。