1. Tabular data
不同行间没有顺序，不同列可以是不同的数据类型。（PyTorch中的tensors是homogeneous列同质的，信息在PyTorch中以数字方式存储，典型的是浮点型也有整形。）
wine 数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/
2. Time series
2D to 3D，不同行之间有顺序，每一行代表一个时间点
数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bike+sharing+dataset
3. Text
操作的两个层次：字符层次和单词层次
数据集：http://www.gutenberg.org/files/1342/1342-0.txt
4. image
imageio
任意一个图像数据