Un DataLoader es una clase en el módulo torch.utils.data de PyTorch que se utiliza para cargar datos en lotes (batches) durante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo (Deep Learning). En lugar de cargar todo el conjunto de datos en la memoria y luego procesarlos, un DataLoader divide el conjunto de datos en pequeños batches y los carga en la memoria uno por uno, lo que permite una mejor gestión de la memoria y un mejor rendimiento.

Además, el DataLoader también proporciona funcionalidades útiles como:
- La permutación de datos
- La barajada de los datos 
- La realización de un seguimiento del progreso del entrenamiento

También es posible aplicar diferentes transformaciones de datos en los batches antes de procesarlos, lo que es esencial para muchas tareas de aprendizaje profundo.
DataLoader เป็นคลาสในโมดูล torch.utils.data ของ PyTorch ที่ใช้ในการโหลดข้อมูลเป็นชุดระหว่างการฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก แทนที่จะโหลดชุดข้อมูลทั้งหมดลงในหน่วยความจำแล้วประมวลผล DataLoader จะแยกชุดข้อมูลออกเป็นชุดเล็กๆ และโหลดลงในหน่วยความจำทีละชุด ช่วยให้การจัดการหน่วยความจำดีขึ้นและประสิทธิภาพดีขึ้น นอกจากนี้ DataLoader ยังมีฟังก์ชันการทำงานที่มีประโยชน์ เช่น: - การเปลี่ยนแปลงข้อมูล - การสับเปลี่ยนข้อมูล - การติดตามความคืบหน้าของการฝึกอบรม นอกจากนี้ยังสามารถใช้การแปลงข้อมูลที่แตกต่างกันในชุดงานก่อนที่จะประมวลผล ซึ่งจำเป็นสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกหลายๆ งาน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence