使用DataLoader的小例子，这里CustomDataset类的__getitem__方法需要返回tensor。
加载到DataLoader中之后，DataLoader会通过类似字典的方式读取CustomDataset中的数据，达到批量处理的效果。

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# 定义数据集类
class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data = datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx]return torch.tensor(sample)  # 假设样本是一个列表，将其转换为张量返回# 创建数据集实例
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
dataset = CustomDataset(data)# 创建数据加载器实例
batch_size = 2
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)# 遍历数据加载器，批量读取数据
for batch in dataloader:print(batch)
"""
tensor([[7, 8, 9],[1, 2, 3]])
tensor([[4, 5, 6]])
"""