作用

collate_fn：即用于collate的function，用于整理數(shù)據(jù)的函數(shù)。

說到整理數(shù)據(jù)，你當(dāng)然要會(huì)用數(shù)據(jù)，即會(huì)用數(shù)據(jù)制作工具torch.utils.data.Dataset，雖然我們今天談的是torch.utils.data.DataLoader，但是，其實(shí)：

1. 這兩個(gè)你如何定義;
2. 從裝載器dataloader中取數(shù)據(jù)后做什么處理;
3. 模型的forward()中如何處理。

這三部分都是有機(jī)統(tǒng)一而不可分割的，一個(gè)地方改了，其他地方就要改。

emmm…，小小總結(jié)，collate_fn籠統(tǒng)的說就是用于整理數(shù)據(jù)，通常我們不需要使用，其應(yīng)用的情形是：各個(gè)數(shù)據(jù)長度不一樣的情況，比如第一張圖片大小是28*28,第二張是50*50，這樣的話就如果不自己寫collate_fn，而使用默認(rèn)的，就會(huì)報(bào)錯(cuò)。

原則

其實(shí)說起來，我們也沒有什么原則，但是如今大多數(shù)做深度學(xué)習(xí)都是使用GPU，所以這個(gè)時(shí)候我們需要記住一個(gè)總則：只有tensor數(shù)據(jù)類型才能運(yùn)行在GPU上，list和numpy都不可以。

從而，我們什么時(shí)候?qū)⑽覀兊臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為tensor是一個(gè)問題，我的答案是前一節(jié)中的三個(gè)部分都可以來轉(zhuǎn)化，只是我們大多數(shù)的人都習(xí)慣在部分一轉(zhuǎn)化。

基礎(chǔ)

dataset

我們必須先看看torch.utils.data.Dataset如何使用，以一個(gè)例子為例：

import torch.utils.data as Data
class mydataset(Data.Dataset):
    def __init__(self,train_inputs,train_targets):#必須有
        super(mydataset,self).__init__()
        self.inputs=train_inputs
        self.targets=train_targets
        
    def __getitem__(self, index):#必須重寫
        return self.inputs[index],self.targets[index]
        
    def __len__(self):#必須重寫
        return len(self.targets)

#構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)
datax=torch.randn(4,3)#構(gòu)造4個(gè)輸入
datay=torch.empty(4).random_(2)#構(gòu)造4個(gè)標(biāo)簽

#制作dataset
dataset=mydataset(datax,datay)

下面，可以對(duì)dataset進(jìn)行一系列操作，這些操作返回的結(jié)果和你之前那個(gè)class的三個(gè)函數(shù)定義都息息相關(guān)。我想說，那三個(gè)函數(shù)非常自由，你想怎么定義就怎么定義，上述只是一種常見的而已，你可以定制一個(gè)特色的。

len(dataset)#調(diào)用了你上面定義的def __len__()那個(gè)函數(shù)
#4

dataset[0]#調(diào)用了你上面定義的def __getitem__()那個(gè)函數(shù)
#(tensor([-1.1426, -1.3239,  1.8372]), tensor(0.))

所以我再三強(qiáng)調(diào)的是上面的輸出結(jié)果和你的定義有關(guān)，比如你完全可以把def __getitem__()改成：

    def __getitem__(self, index):
        return self.inputs[index]#不輸出標(biāo)簽

那么，

dataset[0]#此時(shí)當(dāng)然變化。
#tensor([-1.1426, -1.3239,  1.8372])

可以看到，是非常隨便的，你隨便定制就好。

dataloader

torch.utils.data.DataLoader

dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2)

4個(gè)數(shù)據(jù)，batch_size=2,所以一共有2個(gè)batch。

collate_fn如果你不指定，會(huì)調(diào)用pytorch內(nèi)部的，也就是說這個(gè)函數(shù)是一定會(huì)調(diào)用的，而且調(diào)用這個(gè)函數(shù)時(shí)pytorch會(huì)往這個(gè)函數(shù)里面?zhèn)魅胍粋€(gè)參數(shù)batch。

def my_collate(batch):
	return xxx

這個(gè)batch是什么？這個(gè)東西和你定義的dataset, batch_size息息相關(guān)。batch是一個(gè)列表[x,...,xx],長度就是batch_size，里面每一個(gè)元素是dataset的某一個(gè)元素，即dataset[i](我在上一節(jié)展示過dataset[0]）。

在我們的例子中，由于我們沒有對(duì)dataloader設(shè)置需要打亂數(shù)據(jù)，即shuffle=True，那么第1個(gè)batch就是前兩個(gè)數(shù)據(jù)，如下：

print(datax)
print(datay)
batch=[dataset[0],dataset[1]]#所以才說和你dataset中g(shù)et_item的定義有關(guān)。
print(batch)

對(duì)，你沒有看錯(cuò)，上述代碼展示的batch就會(huì)傳入到pytorch默認(rèn)的collate_fn中，然后經(jīng)過默認(rèn)的處理，輸出如下：

it=iter(dataloader)
nex=next(it)#我們展示第一個(gè)batch經(jīng)過collate_fn之后的輸出結(jié)果
print(nex)

其實(shí)，上面就是我們常用的，經(jīng)典的輸出結(jié)果，即輸入和標(biāo)簽是分開的，第一項(xiàng)是輸入tensor，第二項(xiàng)是標(biāo)簽tensor，輸入的維度變成了(batch_size,input_size)。

但是我們乍一看，將第一個(gè)batch變成上述輸出結(jié)果很容易呀，我們也會(huì)！我們下面就來自己寫一個(gè)collate_fn實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。

# a simple custom collate function, just to show the idea
# `batch` is a list of tuple where first element is input tensor and the second element is corresponding label
def my_collate(batch):
    inputs=[data[0].tolist() for data in batch]
    target = torch.tensor([data[1] for data in batch])
    return [data, target]

dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2,collate_fn=my_collate)

print(datax)
print(datay)

it=iter(dataloader)
nex=next(it)
print(nex)

這不就和默認(rèn)的collate_fn的輸出結(jié)果一樣了嘛！無非就是默認(rèn)的還把輸入變成了tensor,標(biāo)簽變成了tensor,我上面是列表，我改就是了嘛！如下：

def my_collate(batch):
    inputs=[data[0].tolist() for data in batch]
    inputs=torch.tensor(inputs)
    target =[data[1].tolist() for data in batch]
    target=torch.tensor(target)
    return [inputs, target]
    

dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2,collate_fn=my_collate)

it=iter(dataloader)
nex=next(it)
print(nex)

這下好了吧！

對(duì)了，作為彩蛋，告訴大家一個(gè)秘密：默認(rèn)的collate_fn函數(shù)中有一些語句是轉(zhuǎn)tensor以及tensor合并的操作，所以你的dataset如果沒有設(shè)計(jì)成經(jīng)典模式的話，使用默認(rèn)的就容易報(bào)錯(cuò)，而我們自己會(huì)寫collate_fn，當(dāng)然就不存在這個(gè)問題啦。同時(shí)，給大家的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)就是，一般dataset是不會(huì)報(bào)錯(cuò)的，而是根據(jù)dataset制作dataloader的時(shí)候容易報(bào)錯(cuò)，因?yàn)槟J(rèn)collate_fn把dataset的類型限制得比較死。

應(yīng)用情形

假設(shè)我們還是4個(gè)輸入，但是維度不固定的。

a=[[1,2],[3,4,5],[1],[3,4,9]]
b=[1,0,0,1]
dataset=mydataset(a,b)
dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2)
it=iter(dataloader)
nex=next(it)
nex

使用默認(rèn)的collate_fn，直接報(bào)錯(cuò)，要求相同維度。

這個(gè)時(shí)候，我們可以使用自己的collate_fn，避免報(bào)錯(cuò)。

不過話說回來，我個(gè)人感受是：

在這里避免報(bào)錯(cuò)好像也沒有什么用，因?yàn)榇蠖鄶?shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是定長輸入的，而且很多的操作也要求相同維度才能相加或相乘，所以：這里不報(bào)錯(cuò)，后面還是報(bào)錯(cuò)。如果后面解決這個(gè)問題的方法是：在不足維度上進(jìn)行補(bǔ)0操作，那么我們?yōu)槭裁床辉诮ataset之前先補(bǔ)好呢？所以，collate_fn這個(gè)東西的應(yīng)用場(chǎng)景還是有限的。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于pytorch collate_fn的基礎(chǔ)與應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch collate_fn應(yīng)用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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