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您好，这里最好贴一下pytorch的使用方式呢~

你可能想问的是这种用法吧，default_collate是框架里实现的默认处理data的方式，通常不会暴露出来，paddle.fluid 的方式也不推荐使用，建议你使用 paddle.io.DataLoader 的方式处理数据集，设定参数collate_fn的使用方式，torch 也是这样操作的，当然，你也可以自定义collate方式~
文档参考： https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/io/DataLoader_cn.html

你可能想问的是这种用法吧，default_collate是框架里实现的默认处理data的方式，通常不会暴露出来，paddle.fluid 的方式也不推荐使用，建议你使用 paddle.io.DataLoader 的方式处理数据集，设定参数collate_fn的使用方式，torch 也是这样操作的，当然，你也可以自定义collate方式~ 文档参考： https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/io/DataLoader_cn.html

老师您好，我就是想实现这样的操作，但我这边处理的数据更复杂一点，里面不光是元组和数组，还有一些字典也需要做这样的操作。如果使用paddle.fluid方式 ，对于老师举的这样的转换操作的例子，是可以实现处理包括元组、列表、字典等各种数据类型吗？

现在不推荐使用之前paddle.fluid 的方式，使用paddle.io.DataLoader 的方式处理数据集应该具体如何去操作，是全部都在collate_fn里操作吗？

torch框架里大部分这样的操作还是用了default_collate去处理，那么对于paddle有没有比较正式统一的类似处理方法，希望得到老师的解答，这一直困扰着我。

您好，这个就是目前paddle正式统一的处理方法，paddle目前支持的数据类型有tensor, numpy.ndarray, dict, list, number。你这边的需求可以满足。可以直接把pytorch的使用方式挪过来哈~

您好，麻烦您再提供一个pytorch的单测例子吧，包括数据、Dataloader部分，保证可以跑通的代码，我这边帮看下paddle的写法。