PytorchのDataLoader特長と必要性は何ですか❓

これまでPytorchが用意してくれたClass
torch.utils.data.TensorDataset(...)と torch.utils.data.DataLoader(...)を両方利用して、初めてNNの訓練を行えましたが、

最近、numpy.random.choice()関数を知り、上記と同じことを簡単に実現できるような感じです。

素朴な質問ですけれども、
numpy.random.choice()関数がある以上、面倒くさくtorch.utils.data.TensorDataset(...)と torch.utils.data.DataLoader(...)を両方利用して訓練を行う必要性はあるのでしょうか。

言い換えれば、DataLoader(...)はnumpy.random.choice()にはない機能や特長あるのでしょうか。

ご教授お願い致します