实际上pytorch在定义dataloader的时候是需要传入很多参数的，比如，number_workers， pin_memory, 以及shuffle， dataset等，其中sampler参数算是其一
sampler实际上定义了torch.utils.data.dataloader的数据取样方式，什么意思呢？
在自己定义dataset中的__getitem__函数的时候，每一个index，唯一的对应一个样本，sampler实际上就是一系列的index组成的可迭代对象
如下图所示的__iter__函数返回的可迭代对象
下图所示的是randomsampler，即随机的shuffle图片的index，然后取样，关键就一句话，在__iter__中的torch.randperm(n).tolist()
表明产生了一个0到n-1的一个list
比如我的数据是128张图片，然后，dataset中的__len__也是128，我的sampler，如果不shuffle的话，其中的index从0-127没毛病
如果将这个顺序打乱，那就是相当于随机取样，和上图一样
也就是说，每个图片都定义了唯一的一个index，取图的时候按照sampler定义的规则来取图，实际上这样就可以做一些有意思的事情了
比如我的batch size是2，我想每一个batch取的图片是第一张和紧挨着的后面的一张图，假设sampler不shuffle的话，那么__iter__返回的可迭代对象应该是
iter([0,1,1,2,2,3,3,4,4,5,.....])没毛病
再比如，我想我的batch是4，隔一张取一下图片，那么我的sampler的函数返回的__iter__应该是iter[0,2,4,6,1,3,5,7,2,4,6,8,.......]
但是这又有什么用？比如按照我上面的第一种取图的需求，我完全可以在__getitem__中定义下一个index使得和上面一个读到的图像一样。用处就在这里，
假设是定义一个相同的index，读取相同的图片是非常的占用内存的，比如imagenet，读完放到内存里面，大概是需要一百多个g，按照我刚刚的第一个例子读取，内存就需要2倍，实际上这是不允许的，通过定义sampler，对于一张图片重复采样，比对于一张图片读取多遍显然要划算的多