Note ≡ | torch.utils.data.DataLoader

데이터로더(DataLoader) 객체는 학습에 사용될 데이터 전체를 보관했다가 모델 학습을 할 때 배치 크기만큼 데이터를 꺼내서 사용합니다. 이때 주의할 것은 데이터를 미리 잘라 놓는 것이 아니라 내부적으로 반복자(iterator)에 포함된 인덱스(index)를 이용하여 배치 크기만큼 데이터를 반환한다는 것입니다.

▲ 그림 2-9 데이터로더

따라서 데이터로더는 다음과 같이 for 문을 이용하여 구문을 반복 실행하는 것과 같습니다.

for i, data in enumerate(dataset,0):
    print(i, end='')
    batch=data[0]
    print(batch.size())

그러면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

0torch.Size([4, 3])
1torch.Size([4, 3])
2torch.Size([4, 3])
3torch.Size([4, 3])
4torch.Size([3, 3])