pytorch创建data.DataLoader时，参数pin

参考链接: pytorch创建data.DataLoader时，参数pin_memory的理解
参考链接: What is the disadvantage of using pin_memory?
参考链接: 【pytorch】torch.utils.data.DataLoader中的pin_memory属性

pin_memory就是锁页内存，创建DataLoader时，设置pin_memory=True，
则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存，
这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。主机中的内存，有两种存在方式，一是锁页，二是不锁页，
锁页内存存放的内容在任何情况下都不会与主机的虚拟内存
进行交换（注：虚拟内存就是硬盘），而不锁页内存在主机内存不足时，
数据会存放在虚拟内存中。而显卡中的显存全部是锁页内存！当计算机的内存充足的时候，可以设置pin_memory=True。
当系统卡住，或者交换内存使用过多的时候，设置pin_memory=False。
因为pin_memory与电脑硬件性能有关，pytorch开发者不能确保每
一个炼丹玩家都有高端设备，因此pin_memory默认为False。

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