PyTorch 通过 torch.utils.data 对一般常用的数据加载进行了封装，可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。并且 torchvision 已经预先实现了常用图像数据集，包括前面使用过的 CIFAR-10, ImageNet, COCO, MNIST, LSUN 等数据集，可通过 torchvision.datasets 方便的调用。
Dataset
Dataset 是一个抽象类，为了能够方便的读取，需要将使用的数据包装为 Dataset 类。自定义的 Dataset 需要继承它并且实现两个成员方法：
1、__getitem__() 该方法定义用索引 ( 0 到 len(self)) 获取一条数据或一个样本
2、__len__() 该方法返回数据集的总长度
下面我们使用 kaggle 上的一个竞赛 bluebook for bulldozers 自定义一个数据集，为了方便介绍，我们使用里面的数据字典来做说明（因为条数少）
# 至此，我们的数据集已经定义完成了，我们可以实例话一个对象访问它。
# 我们可以直接使用如下命令查看数据集数据。
自定义的数据集已经创建好了，下面我们使用官方提供的数据载入器，读取数据。
Dataloader
Dataloader 为我们提供了对 Dataset 的读取操作，常用参数有：batch_size（每个 bath 的大小）、 shuffle（是否进行 shuffle 操作）、 num_workers（加载数据的时候使用几个子进程）。下面做一个简单的操作
DataLoader 返回的是一个可迭代对象，我们可以使用迭代器分次获取数据。
# 常见的用法是使用 for 循环对其进行遍历
我们已经可以通过 dataset 定义数据集，并使用 Dataloader 载入和遍历数据集，除了这些以外， PyTorch 还提供能 torchvision 的计算机视觉扩展包。
torchvision 包
torchvision 是 PyTorch 中专门用来处理图像的库， PyTorch 官网的安装教程中最后的 pip install torchvision 就是安装这个包。
Torchvision.datasets
Torchvision.datasets 可以理解为 PyTorch 团队自定义的 dataset, 这些 dataset 帮我们提前处理好了很多的图片数据集，我们拿来就可以直接使用：
我们可以直接使用，示例如下：
torchvision.models
Torchvision 不仅提供了常用图片数据集，还提供了训练好的模型，可以加载之后，直接使用，或者在进行迁移学习 torchvision.models 模块的子模块中包含以下子模型结构。
torchvision.transforms
transforms 模块提供了一般的图像转换操作类，用作数据处理和数据增强
(0.485,0.456,0.406), (0.2023,0.1994,0.2010) 这几个数字是根据 ImageNet 训练的归一化参数均值和方差。