在PyTorch中，DataLoader是一个用于加载和批处理数据的工具。它可以将数据集（如Tensor数据）封装成一个可迭代的对象，使得在训练神经网络时能够方便地进行数据的批处理和加载。DataLoader可以指定批处理的大小、是否随机打乱数据以及是否使用多线程等参数，从而提高数据加载的效率和训练的速度。通常在训练神经网络时，会使用DataLoader来加载训练数据集和测试数据集，并且在每个epoch中迭代训练数据集。
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