在pytorch 1.3.1中'_DataLoaderIter‘在哪里？

在pytorch 1.3.1中，'_DataLoaderIter'是一个内部类，位于torch.utils.data.dataloader模块中。它是torch.utils.data.DataLoader类的迭代器实现，用于迭代加载数据集。

_DataLoaderIter类的主要作用是实现数据集的批量加载和并行处理。它通过多线程和多进程的方式，从数据集中按照设定的batch_size大小，将数据加载到内存中，并返回一个批量的数据。

该类的源代码可以在PyTorch的GitHub仓库中找到，具体位置为： https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v1.3.1/torch/utils/data/dataloader.py

在使用pytorch进行深度学习任务时，可以通过创建DataLoader对象，并使用其迭代器来实现数据的批量加载和处理。例如：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader

# 创建数据集对象
dataset = YourDataset()

# 创建DataLoader对象
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 使用迭代器遍历数据集
for batch_data in dataloader:
    # 在这里进行模型的训练或推理操作
    ...

在上述代码中，'_DataLoaderIter'类被DataLoader类内部调用，负责实现数据集的批量加载和并行处理。根据实际需求，可以根据batch_size、shuffle等参数进行配置，以满足不同的训练或推理需求。

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