CS_ALearn/ailearning
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docs/pytorch/13.md
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@@ -2,7 +2,7 @@
DataLoader  是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader  有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例:
```
```py
import torch
import torch.utils.data as Data
torch.manual_seed(1) # reproducible
@@ -45,7 +45,7 @@ Epoch: 2 | Step: 1 | batch x: [ 10\. 4\. 8\. 1\. 5.] | batch y: [ 1
真正方便的还不是这点. 如果我们改变一下 BATCH_SIZE = 8 , 这样我们就知道, step=0  会导出8个数据, 但是, step=1  时数据库中的数据不够 8个, 这时怎么办呢:
```
```py
BATCH_SIZE = 8 # 批训练的数据个数
...