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1. why

我们在调试深度学习代码时，常常会遇到数据集太大，导致调试浪费时间的情况，这种情况下，将数据集中的一个子集拿出来用于调试代码，调试成功在用完整的数据集运行代码成为一个可行的方案。

2. how

pytorch中Torch.utils.data.Subset()函数提供了一个简便的方式，函数如下，indices表示取子集中样本在dataset中的序号。

indices可以由以下的形式输入：

indices = range(0, 10)    # or
indices = [x for x in range(10)]

3. example

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,download=True, transform=transform)
trainset = torch.utils.data.Subset(trainset,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,shuffle=True, num_workers=2)testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,download=True, transform=transform)
testset = torch.utils.data.Subset(testset,[1,2,3,4])
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,shuffle=False, num_workers=2)