预加载的数据集是指在PyTorch领域库中提供的一些常用和经典的数据集，这些数据集已经预先加载并准备好供用户使用。这些数据集通常是用于图像识别、文本分类、语音处理等机器学习任务的基准数据集。

PyTorch提供了一系列预加载的数据集类，这些数据集类是torch.utils.data.Dataset的子类，实现了特定数据集的加载和预处理逻辑。这些数据集类通常包含了训练集和测试集，每个样本都有其对应的特征和标签。

通过使用这些预加载的数据集，我们可以方便地访问和使用一些常见的数据集，并用它们来构建、测试和评估机器学习模型。预加载的数据集不仅可以用于原型和基准测试，还可以用于教学和研究目的，帮助用户更好地理解和实践机器学习算法。