一般网站宽度seo公司推荐推广平台

Pytorch 自学笔记系列的第三篇。针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍，同时，介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader，以实现数据集的随机采样与batch加载。（注：文中代码使用python3.7和pytorch1.7.1编写）

1. Dataset与DataLoader

1.1 torch.utils.data.Dataset

torch.utils.data.Dataset是pytorch中定义的数据集抽象类，pytorch中任何的数据集类都必须继承并重写这个类，其源码如下：

class Dataset(Generic[T_co]):r"""An abstract class representing a :class:`Dataset`.All datasets that represent a map from keys to data samples should subclassit. All subclasses should overwrite :meth:`__getitem__`, supporting fetching adata sample for a given key. Subclasses could also optionally overwrite:meth:`__len__`, which is expected to return the size of the dataset by many:class:`~torch.utils.data.Sampler` implementations and the default optionsof :class:`~torch.utils.data.DataLoader`... note:::class:`~torch.utils.data.DataLoader` by default constructs a indexsampler that yields integral indices.  To make it work with a map-styledataset with non-integral indices/keys, a custom sampler must be provided."""def __getitem__(self, index) -> T_co:raise NotImplementedErrordef __add__(self, other: 'Dataset[T_co]') -> 'ConcatDataset[T_co]':return ConcatDataset([self, other])# No `def __len__(self)` default?# See NOTE [ Lack of Default `__len__` in Python Abstract Base Classes ]# in pytorch/torch/utils/data/sampler.py

而任何继承torch.utils.data.Dataset的数据集类，必须重写__getitem__方法，可以选择性重写__len__方法（若要以该数据集类构建torch.utils.data.Sampler或者torch.utils.data.DataLoader，则必须重写__len__方法）。__getitem__方法的作用为，利用index获得数据集中该index对应的样本（这就要求该数据类中必须维持一个可以；），而__len__方法的作用为返回数据集的样本数量。一个torch.utils.data.Dataset子类的样例如下：

from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pdclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file):self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)with open(txt_file, 'r') as f:data_list = f.readlines()# 可利用索引下标进行取值的成员变量，list类型self.txt_data = data_listself.root_dir = root_dir# 返回数据集的样本数量def __len__(self):return len(self.csv_data)# 返回数据集中索引为idx的样本def __getitem__(self, index):data = (self.csv_data[index], self.txt_data[index])return data

利用自定义的Dataset子类，可以将我们的数据集定义我们需要的数据类，然后通过迭代的方式利用index下标索引来获取数据集中的每一条样本数据。而数据集的batch取样和取样时的shuffle，则需要利用torch.utils.data.DataLoader来实现。

1.2 torch.utils.data.DataLoader

首先需要明确一点，Dataset和DataLoader本质上都是iterable（可迭代对象），都可以实现数据集的迭代访问。而 torch.utils.data.DataLoader相当于是Dataset（数据集）和Sampler（采样器）的组合，即可以在Dataset上进行迭代的自定义采样。同时，DataLoader还支持单进程或多进程加载，自定义加载顺序以及可选的自动批处理（整理）和memory pinning，它还支持 map风格的数据集对象，其参数具体解释如下（参数说明参考了这篇文章，并按照pytorch1.7.1的文档进行了修改）：

1. dataset(Dataset): 传入的数据集类
2. batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本
3. shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序（即随机采样）
4. sampler(Sampler or Iterable, optional): 自定义从数据集中取样本的策略；如果指定这个参数，那么shuffle必须为False；该值可以为任何实现了__len__函数的Iterable对象
5. batch_sampler(Sampler or Iterable, optional): 与sampler类似，但是一次只返回一个batch的indices（索引），需要注意的是，一旦指定了这个参数，那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再指定了（互斥——Mutually exclusive）
6. num_workers (int, optional)：这个参数决定了有几个进程来处理data loading；0意味着所有的数据都会被load进主进程（默认为0）
7. collate_fn (callable, optional): 一个函数，该函数的作用是将一个由样本构成的batch_size大小的list转换成mini-batch，该函数的输出即为迭代时获得的batch
8. pin_memory (bool, optional)： 如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中
9. drop_last (bool, optional):如果设置为True：这个是对最后的未完成的batch来说的，比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了；如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点
10. timeout(numeric, optional)：如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了；这个numeric应总是大于等于0；默认为0
11. worker_init_fn (callable, optional): 每个进程的初始化函数 If not None, this will be called on eachworker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) as input, after seeding and before data loading. (default: None)
12. prefetch_factor (int, optional, keyword-only arg)：每个进程预先加载的样本数量。该值2意味着所有的进程预先加载了2 * num_workers个样本（默认为2）
13. persistent_workers (bool, optional) ：如果为True，则迭代完一次数据集后，DataLoader将不会关闭工作进程；这样可以使Worker Dataset实例保持活动状态（默认为False）

利用上一节定义的MyDataset数据集类可以构建一个DataLoader对象：

from torch.utils.data import DataLoadermy_data_loader = DataLoader(myDataset, batch_size=32, shuffle=True)