如何理解Pytorch中DataLoader、DataSet与Sampler的内在联系？
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本文共计1671个文字，预计阅读时间需要7分钟。
以下是对原文的简化
以下内容主要针对Pytorch 1.0-1.1版本进行介绍。许多文章都从Dataset等对象入手，逐步深入，但对于初学者来说，这并不容易理解。因为初学者可能会在不自觉中陷入一些细节，而忽略了整体框架。
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）。
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以下是对原文的简化
以下内容主要针对Pytorch 1.0-1.1版本进行介绍。许多文章都从Dataset等对象入手，逐步深入，但对于初学者来说，这并不容易理解。因为初学者可能会在不自觉中陷入一些细节，而忽略了整体框架。
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）。