Dataloaderは、Torch.utils.dataモジュールのクラスであり、ディープラーニングモデル（ディープラーニング）のトレーニング中にロット（バッチ）のデータをロードするために使用されます。データセット全体をメモリにロードしてから処理する代わりに、Dataloaderはデータセットを小さなバッチに分割し、メモリ管理を1つずつロードするため、メモリ管理とパフォーマンスの向上が可能になります。

さらに、Dataloaderは次のような有用な機能も提供します。
 - データの順列
 - データショック
 - トレーニングの進捗状況を監視する

また、バッチを処理する前に、さまざまなデータ変換をバッチに適用することもできます。これは、多くの深い学習タスクに不可欠です。
Un DataLoader es una clase en el módulo torch.utils.data de PyTorch que se utiliza para cargar datos en lotes (batches) durante el entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo (Deep Learning). En lugar de cargar todo el conjunto de datos en la memoria y luego procesarlos, un DataLoader divide el conjunto de datos en pequeños batches y los carga en la memoria uno por uno, lo que permite una mejor gestión de la memoria y un mejor rendimiento.

Además, el DataLoader también proporciona funcionalidades útiles como:
- La permutación de datos
- La barajada de los datos 
- La realización de un seguimiento del progreso del entrenamiento

También es posible aplicar diferentes transformaciones de datos en los batches antes de procesarlos, lo que es esencial para muchas tareas de aprendizaje profundo.