我在 Github 上的示例中看到类似以下内容。
如何查看该数据的类型（形状和其他属性）？
train_data = MyDataset(int(1e3), length=50)
train_iterator = DataLoader(train_data, batch_size=1000, shuffle=True)
您可以使用以下语句检查数据：
data = train_iterator.dataset.data
shape = train_iterator.dataset.data.shape
datatype = train_iterator.dataset.data.dtype
您可以迭代数据并将其馈送到网络，如下所示：
for nth_batch, (batch,_) in enumerate(train_iterator):
feedable = Variable(batch)
#here goes neural nets part
正如 Ivan 在评论中所述，Variable 已被弃用（尽管它仍然可以正常工作），并且 Tensor 本身现在支持 autograd，因此批处理可以在神经网络中使用。
for nth_batch, (batch,_) in enumerate(train_iterator):
#feedforward the batch
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