Pytorch中的数据加载
在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的数据，不可能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成一个个的batch，同时还会对数据进行预处理。
1.Dataset基类介绍
在torch中提供了数据集的基类 torch.utils.data.Dataset，继承这个基类，可以快速的实现对数据的加载。
torch.utils.data.Dataset的源码如下：
class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets should subclass it. All subclasses should override
Original: https://blog.csdn.net/W1530/article/details/122783687
Author: 漫天飘雪13
Title: 【数据加载之Dataset和DataLoader的使用】
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