PyTorch包含一個名為torchvision的包，用於載入和準備資料集。它包括兩個基本功能，即Dataset和DataLoader，它們有助於資料集的轉換和載入。
資料集用於從給定資料集讀取和轉換資料點。實現的基本語法如下所述 -
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root = './data', train = True,
download = True, transform = transform)
DataLoader用於隨機播放和批次處理資料。它可用於與多處理工作程式並行載入資料。
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size = 4,
shuffle = True, num_workers = 2)
範例：載入CSV檔案
使用Python包Panda來載入csv檔案。原始檔案具有以下格式:(影象名稱，68個標記 - 每個標記具有x，y坐標)。
landmarks_frame = pd.read_csv('faces/face_landmarks.csv')
n = 65
img_name = landmarks_frame.iloc[n, 0]
landmarks = landmarks_frame.iloc[n, 1:].as_matrix()
landmarks = landmarks.astype('float').reshape(-1, 2)