在CentOS环境下使用PyTorch加载数据集时，可以遵循以下步骤和技巧来提高效率和性能：
torchvision库，它包含了常用的数据集和数据加载工具。你可以使用torchvision.datasets中的类来加载标准数据集，或者继承torch.utils.data.Dataset来自定义数据集。DataLoader的num_workers参数，可以利用多个子进程并行加载数据，从而显著提高数据加载速度。torchvision.transforms模块进行数据预处理和数据增强，如随机裁剪、旋转、翻转等，以提高模型的泛化能力。ImageFolder的假设，可以创建一个自定义的数据集类，继承自torch.utils.data.Dataset，并实现__getitem__和__len__方法。Sampler类，根据实际需求选择合适的采样策略，例如顺序采样或随机采样。DataLoader的prefetch_factor参数可以预取数据，减少I/O等待时间。通过上述步骤和技巧，你可以在CentOS环境下高效地使用PyTorch加载和管理数据集，从而提升模型训练的速度和效率。
