1、torch.utils.data.Dataset()

首先最基础的，是 torch.utils.data.Dataset() （官方文档），它是 Pytorch 中表示数据集的抽象类，可以将其理解为如下：

class Dataset(object):def __getitem__(self, index):raise NotImplementedErrordef __len__(self):raise NotImplementedError

• __getitem__() 方法通过索引返回数据集中选定的样本
• __len__() 方法返回数据集的总大小（实际上没定义在抽象类中，而是在 Sampler 中）

可见抽象类中的两个方法都是还没实现的，所以如果想实际使用 Dataset，就必须继承这个抽象类，创建一个子类，改写这两个方法，例如：

class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):# Basic Instantiationdef __init__(self, ..., *args, **kwargs):...# Fetch an item from the Datasetdef __getitem__(self, index):...	# Length of the Datasetdef __len__(self):...

自定义数据集的具体例子可以看看这篇博客。

2、torch.utils.data.Sampler()

有了数据集之后，就需要从中采样数据，这就是 torch.utils.data.Sampler()（官方文档） 的作用，它是所有采样器的基类，可以将其理解如下：

class Sampler(object)def __init__(self, data_source):passdef __iter__(self):raise NotImplementedError

• __iter__() 方法用于迭代数据集元素索引

从官方实现的各种 Sampler 的子类源代码中可以看出，__iter__() 方法实际上就是用 Python 中的 iter()、next() 和 yield 等迭代器和生成器的方法（详见这篇博客），基于数据集产生一个迭代器，可以迭代得到数据集上的样本。

3、torch.utils.data.DataLoader()

最后就是 torch.utils.data.DataLoader()（官方文档），它的作用就是：

Combines a dataset and a sampler, and provides an iterable over the given dataset

结合一个 Dataset 和一个 Sampler，然后返回一个该数据集上的可迭代对象。当然它还可以指定 Batch_size，以及支持多进程等等。

4、torchvision.datasets.ImageFolder()

首先介绍下 torchvision 包，它和 torch 一样都归属于 Pytorch 深度学习框架，torchvision 是由常用数据集、模型架构和用于计算机视觉的常见图像转换所组成的。

torchvision.datasets 模块（官方文档）既有官方提供的数据集，也有自定义数据集的类，它们都是 torch.utils.data.Dataset 的子类，因此可以直接输入到 torch.utils.data.DataLoader 中。

官方提供的数据集如：torchvision.datasets.MNIST()、torchvision.datasets.FashionMNIST()、torchvision.datasets.ImageNet() 等等；

自定义的数据集类有三个，最常用的是 torchvision.datasets.ImageFolder()，它继承自 torchvision.datasets.DatasetFolder()，后者又继承自 torchvision.datasets.VisionDataset()，VisionDataset 则是 torch.utils.data.Dataset 的子类。传入 ImageFolder 的 root 路径参数，里面的子文件夹对应类别名，然后类别名文件夹里面就存放有该类别的图片，如下：

 root
├── orange
│   ├── orange_image1.png
│   └── orange_image1.png
├── apple
│   └── apple_image1.png
│   └── apple_image2.png
│   └── apple_image3.png

5、例子 torchvision.datasets.FashionMNIST()

首先是导入库：

# imports 导入各种库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npimport torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

然后就可以直接使用官方提供的数据集了，其中有许多参数，如存放的路径、作为训练集还是测试集、如何数据增强等等：

train_set = torchvision.datasets.FashionMNIST( root='./data' ,train=True ,download=True ,transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) 
)

得到数据集之后，就可以输入到 DataLoader 中，它也有很多参数，如批量大小、是否打乱、使用 CPU 的进程数等等：

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set ,batch_size=4,shuffle=True 
)

此时，train_loader 就是一个可迭代对象，我们既可以先用 iter() 将其变成迭代器再用 next() 逐个批次进行迭代，例如：

next() 返回的一个批次大小为 4，包含图像数据和标签数据，对图像进行可视化如下：

也可以直接 for 循环进行迭代，如：

for batch_idx, samples in enumerate(train_loader):print(batch_idx, samples)

更具体的例子可以看看这篇博客。