dataloader各项参数详解

pin_memory(bool, optional) – If True, the data loader will copy Tensors into device/CUDA pinned memory before returning them. If your data elementsare a custom type, or your collate_fn returns a batch that is a custom type,see the example below.

当设置为True时，将会在返回**batch之前将batch**数据复制到固定的内存区域，这样在GPU训练过程中，数据从内存到GPU的复制可以使用异步的方式进行，从而提高数据读取的效率。

通常情况下，当使用GPU训练模型时，数据读取会成为整个训练过程的瓶颈之一。使用**pin_memory**可以将数据在CPU和GPU之间进行传输时的复制时间减少，从而提高数据加载的速度，加速训练过程。

需要注意的是，使用**pin_memory会占用更多的内存空间，因此在内存资源紧张的情况下，需要谨慎使用。同时，在某些情况下（例如数据集比较小的情况下），使用pin_memory**并不会带来明显的加速效果。

num_workers (int, optional) – how many subprocesses to use for dataloading. 0 means that the data will be loaded in the main process.(default: 0)

这也是一个很有意思的参数，按照官方的说法， num_workers 用于设置数据加载过程中使用的子进程数。其默认值为**0**，即在主进程中进行数据加载，而不使用额外的子进程。
下面说一下个人的理解，在初始化 dataloader 对象时，会根据num_workers创建子线程用于加载数据(主线程数+子线程数=num_workers)。每个worker或者说线程都有自己负责的dataset范围（下面统称worker）
每当迭代 dataloader 对象时，工人们(workers)就开始干活了：将数据从数据源（如硬盘）加载到内存（数据加载），当一个worker读取(调用__getitem__)到足够的数据（看你在dataset中怎么定义一个item了）后，会将这些数据封装成一个 (即一帧),并将其放到该worker独有的内存队列中。
要注意的是，每次迭代时，worker会尽可能地读数据，直到自己的队列被填满。
当所有workers的队列都被填满时，一个名为sampler的线程将会被创建，它的作用就是收集各workers队列中队首的 ，把他们放到一个各线程共享内存的缓冲队列中，并调用 collate_fn 函数来将 batch_size 个 整合，最后返回给迭代的输出。
这时候大家肯定会有点疑惑，那当迭代到后期时，需要读取的样本都已经在队列中了,是不是意味着这时候工人们已经在休息了？根据chatgpt的回答：是的！下面以一张图来帮助大家理解

collate_fn (Callable, optional) – merges a list of samples to form a mini-batch of Tensor(s). Used when using batched loading from a map-style dataset.
整合多个样本到一个batch时需要调用的函数，当 __getitem__ 返回的不是tensor而是字典之类时，需要进行 collate_fn的重载，同时可以进行数据的进一步处理以满足pytorch的输入要求
比如在openpcdet框架的poinpillar中， __getitem__ 返回的是一个包含标注信息、点云信息、图像信息等的 data_dict 字典，这时候就需要调用自定义的collate_fn来进行打包
在poinpillar中该函数为: