有效的数据管理是任何机器学习 (machine learning)项目的重要组成部分。作为一名 TensorFlow 开发者，您可能对使用 tf.data 构建输入管道非常熟悉。本章侧重介绍 PyTorch 处理数据加载和预处理的方式，帮助您调整现有技能。

我们将学习 PyTorch 的 torch.utils.data 模块，它为此目的提供了主要工具。您将学习如何使用 Dataset 类定义自定义数据源，并使用 DataLoader 有效地批量处理您的数据。我们还将介绍 torchvision.transforms，用于应用常见的数据预处理和增强技术。在本章结束时，您将能够为您的 PyTorch 模型构建灵活且高性能的数据管道，并结合您在 TensorFlow 的经验进行比较。