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import torchimport torch.utils.data as DataBATCH_SZIE = 3x = torch.linspace(1,10,10)y = torch.linspace(10,1,10)# print(x) # tensor 类型，可以直接转为numpytorch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)loader = Data.DataLoader(    dataset=torch_dataset,    batch_size=BATCH_SZIE,    shuffle=True,# true表示数据每次epoch是打乱顺序抽样的    # shuffle=False,# False表示数据每次epoch是打乱顺序抽样的    num_workers=2, # 每次训练有两个线程进行的？？？？？？？？？？？？？)if __name__ == '__main__': # 使用该if正常运行,win10下可以运行    for epoch in range(3): # 整体10个数据训练3次        for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader):# 因为总的数据是10，BATCH_SZIE是5，所以step的数目是2，两步完成一次训练，enumerate表示每一步都添加一个索引            print('epoch:',epoch,'|step : ',step,'|batch_x:',batch_x.numpy(),'|batch_y:',batch_y.numpy())