在Torch中，數據加載和處理技術主要包括以下幾種方法：
DataLoader：Torch提供了DataLoader類來加載數據集，可以利用DataLoader來對數據集進行批量處理和迭代訪問。
Dataset：Torch中的Dataset類用于表示數據集，用戶可以自定義Dataset類來加載自定義的數據集。
Transform：Transform類用于數據的預處理和數據增強操作，用戶可以定義自己的Transform類來對數據進行預處理。
Data Augmentation：Torch提供了豐富的數據增強操作，如隨機裁剪、隨機翻轉、隨機旋轉等，用戶可以利用這些操作來增加數據集的多樣性。
Data Normalization：數據標準化是數據處理中的重要步驟，Torch提供了各種數據標準化的方法，如均值方差標準化、最小最大值標準化等。
Data Loading Speedup：為了提高數據加載速度，Torch還提供了一些加速數據加載的技術，如多線程加載、數據緩存等。
通過以上方法，用戶可以靈活地加載和處理數據集，為模型訓練和評估提供了便利。
