減少batch_size（如減少到1）是否會影響讀取性能？

肯定會影響，計算機io性能而言，隨著batch_size增大，讀取越來越快，需要的時間越少。這里會涉及到計算機操作系統的知識點，內存與硬盤之間的io性能以及調度策略，當batch_size大的時候調入內存的內容多，總內容數據/batch_size=io調用次數，所需的io次數變少了。
batch_size = 256

batch_size = 128

數據迭代器的性能非常重要。當前的實現足夠快嗎？探索各種選擇來改進它。

1. num_works 也就是進程數，調整讀取數據的進程數，增大io處理性能，但是當設置的進程數超過cpu的核心數，可能存在切片競爭的關系，導致io性能變弱。
2. 使用更加高級的數據加載器，本質上就是加載算法的升級。
3. 調整batch_size大小，但是過大的batch_size讀取雖然會快，但是泛化能力會變弱。
4. 使用GPU進行加載，移動到GPU顯存進行并行計算處理會更加快速。
5. 異步數據加載，涉及到操作系統原理，異步加載，可以利用有限的時間快速加載數據，對比同步阻塞節省時間。

查閱框架的在線API文檔。還有哪些其他數據集可用？

自己查咯