以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。
很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。
自上而下理解三者关系
首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（num_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。
class DataLoader(object):
...
def __next__(self):
if self.num_wor
在PyTorch中，数据加载流程的核心组件包括`DataLoader`、`Dataset`和`Sampler`，它们共同协作以高效地处理和加载数据。本文将从上至下的角度解析这三者之间的关系。
`DataLoader`是数据加载的主要接口，它负责将数据批量化并进行预处理。在`DataLoader`的`__next__`方法中，我们可以看到数据读取的逻辑。当`num_workers`为0时，即不使用多线程加载数据，`DataLoader`会调用`Sampler`获取一组索引`indices`，然后利用`Dataset`根据这些索引来获取实际的数据样本。如果`pin_memory`设置为True，数据会被移动到GPU内存中以加速计算。
`Sampler`的角色是决定如何选取数据集中的样本。它可以按照顺序、随机或其他特定策略生成一组索引。例如，`SequentialSampler`按顺序选取样本，`RandomSampler`则进行随机采样，`WeightedSampler`基于权重采样，而`SubsetRandomSampler`则在子集中进行随机采样。`Sampler`的使用可以根据具体需求定制，以满足不同数据加载策略。
`Dataset`是数据集的抽象，它封装了数据获取的逻辑。每个实例通常对应数据集中的一个元素，如图像、文本或任何其他形式的数据。`DataLoader`在获取到`Sampler`提供的索引后，会通过`Dataset`的索引访问方法获取相应的数据样本。
在`DataLoader`的初始化参数中，我们可以看到两种`Sampler`类型：`sampler`和`batch_sampler`。`sampler`用于生成单个样本的索引序列，而`batch_sampler`则将这些索引分组为一批批的样本。默认情况下，如果未指定`batch_sampler`，PyTorch会根据`batch_size`、`shuffle`和`drop_last`参数来创建一个`BatchSampler`。如果指定了`sampler`，那么`shuffle`应设为False，因为`sampler`已经定义了采样顺序。同时，如果自定义了`batch_sampler`，其他与批量相关的参数将无效。
`DataLoader`、`Dataset`和`Sampler`的关系如下：
1. `DataLoader`是数据加载的入口，它结合了`Sampler`和`Dataset`的功能，根据用户指定的参数（如批量大小、是否洗牌）来生成训练或验证批次。
2. `Dataset`是数据集的表示，它存储并返回数据集中的单个样本。
3. `Sampler`是样本选择的策略，它决定如何从`Dataset`中选取样本，可以是顺序、随机或其他定制策略。
理解这三个组件之间的关系有助于我们更灵活地设计和实现数据加载流程，特别是在处理大规模数据集或需要特定采样策略的场景中。通过自定义`Sampler`和`Dataset`，我们可以更好地控制数据的预处理和加载过程，从而优化模型训练的效率和效果。
