在CentOS環境下使用PyTorch加載數據集時，可以遵循以下步驟和技巧來提高效率和性能：
torchvision庫，它包含了常用的數據集和數據加載工具。你可以使用torchvision.datasets中的類來加載標準數據集，或者繼承torch.utils.data.Dataset來自定義數據集。DataLoader的num_workers參數，可以利用多個子進程并行加載數據，從而顯著提高數據加載速度。torchvision.transforms模塊進行數據預處理和數據增強，如隨機裁剪、旋轉、翻轉等，以提高模型的泛化能力。ImageFolder的假設，可以創建一個自定義的數據集類，繼承自torch.utils.data.Dataset，并實現__getitem__和__len__方法。Sampler類，根據實際需求選擇合適的采樣策略，例如順序采樣或隨機采樣。DataLoader的prefetch_factor參數可以預取數據，減少I/O等待時間。通過上述步驟和技巧，你可以在CentOS環境下高效地使用PyTorch加載和管理數據集，從而提升模型訓練的速度和效率。
