在進行模型訓(xùn)練時，需要把數(shù)據(jù)按照固定的形式分批次投喂給模型，在PyTorch中通過torch.utils.data庫的DataLoader完成分批次返回數(shù)據(jù)。

構(gòu)造DataLoader首先需要一個Dataset數(shù)據(jù)源，Dataset完成數(shù)據(jù)的讀取并可以返回單個數(shù)據(jù)，然后DataLoader在此基礎(chǔ)上完成數(shù)據(jù)清洗、打亂等操作并按批次返回數(shù)據(jù)。

Dataset

PyTorch將數(shù)據(jù)源分為兩種類型：類似Map型(Map-style datasets)和可迭代型(Iterable-style datasets)。

Map風(fēng)格的數(shù)據(jù)源可以通過索引idx對數(shù)據(jù)進行查找：dataset[idx]，它需要繼承Dataset類，并且重寫__getitem__() 方法完成根據(jù)索引值獲取數(shù)據(jù)和__len__() 方法返回數(shù)據(jù)的總長度。

可迭代型可以迭代獲取其數(shù)據(jù)，但沒有固定的長度，因此也不能通過下標(biāo)獲得數(shù)據(jù)，通常用于無法獲取全部數(shù)據(jù)或者流式返回的數(shù)據(jù)。它繼承自IterableDataset類，并且需要實現(xiàn)__iter__()方法來完成對數(shù)據(jù)集的迭代和返回。

如下所示為自定義的數(shù)據(jù)源MySet，它完成數(shù)據(jù)的讀取，這里假定為[1, 9] 9個數(shù)據(jù)，然后重寫了__getitem__() 和__len__() 方法

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, Sampler

class MySet(Dataset):
	# 讀取數(shù)據(jù)
    def __init__(self):
        self.data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
	# 根據(jù)索引返回數(shù)據(jù)
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]
	# 返回數(shù)據(jù)集總長度
    def __len__(self):
        return len(self.data)

DataLoader

其構(gòu)造函數(shù)如下：

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None)

• dataset：Dataset類型，從其中加載數(shù)據(jù) batch_size：int，可選。每個batch加載多少樣本
• batch_size: 一個批次的數(shù)據(jù)個數(shù)
• shuffle：bool，可選。為True時表示每個epoch都對數(shù)據(jù)進行洗牌
• sampler：Sampler，可選。獲取下一個數(shù)據(jù)的方法。
• batch_sampler：獲取下一批次數(shù)據(jù)的方法
• num_workers：int，可選。加載數(shù)據(jù)時使用多少子進程。默認(rèn)值為0，表示在主進程中加載數(shù)據(jù)。
• collate_fn：callable，可選，自定義處理數(shù)據(jù)并返回。
• pin_memory：bool，可選，True代表將數(shù)據(jù)Tensor放入CUDA的pin儲存
• drop_last：bool，可選。True表示如果最后剩下不完全的batch,丟棄。False表示不丟棄。

Sampler索引

既然DataLoader根據(jù)索引值從Dataset中獲取數(shù)據(jù)，那么如何獲取一個批次數(shù)據(jù)的索引，索引值應(yīng)該如何排列才能實現(xiàn)隨機的效果？這就需要Sampler了，它可以對索引進行shuffle操作來打亂順序，并且根據(jù)batch size一次返回指定個數(shù)的索引序列。

在初始化DataLoader時通過sampler屬性指定獲取下一個數(shù)據(jù)的索引的方法，或者batch_sampler屬性指定獲取下一個批次數(shù)據(jù)的索引。

當(dāng)我們設(shè)置DataLoader的shuffle屬性為True時，會根據(jù)batch_size屬性傳入的批次大小自動構(gòu)造sample返回下一個批次的索引。

當(dāng)我們不啟用shuffle屬性時，就可以通過batch_sampler屬性自定義sample來返回下一批的索引，注意這時候不可用使用 batch_size, shuffle, sampler, 和drop_last屬性。

如下所示為自定義MySampler，它繼承自Sampler，由傳入dataset的長度產(chǎn)生對應(yīng)的索引，例如上面有9個數(shù)據(jù)，那么產(chǎn)生索引[0, 8]。

根據(jù)批次大小batch_size計算出總批次數(shù)，例如當(dāng)batchsize是3，那么9/3=3，即總共有3個批次。

重寫__iter__()方法按批次返回索引，即第一批返回[0, 1, 2]，第二批返回[3, 4, 5]以此類推。

__len__()方法返回總的批次數(shù)，即3個批次。

class MySampler(Sampler):
    def __init__(self, dataset, batchsize):
        super(Sampler, self).__init__()
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batchsize		# 每一批數(shù)據(jù)量
        self.indices = range(len(dataset))	# 生成數(shù)據(jù)集的索引
        self.count = int(len(dataset) / self.batch_size)	# 一共有多少批

    def __iter__(self):
        for i in range(self.count):
            yield self.indices[i * self.batch_size: (i + 1) * self.batch_size]

    def __len__(self):
        return self.count

collate處理數(shù)據(jù)

當(dāng)我們拿到數(shù)據(jù)如果希望進行一些預(yù)處理而不是直接返回，這時候就需要collate_fn屬性來指定處理和返回數(shù)據(jù)的方法，如果不指定該屬性，默認(rèn)會將普通的NumPy數(shù)組轉(zhuǎn)換為PyTorch的tensor并直接返回。

如下所示為自定義的my_collate()函數(shù)，默認(rèn)傳入獲得的一個批次的數(shù)據(jù)data，例如之前返回一批數(shù)據(jù)[1, 2, 3]，這里遍歷數(shù)據(jù)并平方之后放在res數(shù)組中返回[1, 4, 9]

def my_collate(data):
    res = []
    for d in data:
        res.append(d ** 2)
    return res

有了上面的索引獲取類MySampler和數(shù)據(jù)處理函數(shù)my_collate()，就可以使用DataLoader自定義獲取批數(shù)據(jù)了。

首先DataLoader通過my_sampler返回的索引[0, 1, 2]去dataset拿到數(shù)據(jù)[1, 2, 3]，然后傳遞給my_collate進行平方操作，然后返回一個批次的結(jié)果為[1, 4, 9]，一共有三個批次的數(shù)據(jù)。

dataset = MySet()	# 定義數(shù)據(jù)集
my_sampler = MySampler(dataset, 3)		# 實例化MySampler

data_loader = DataLoader(dataset, batch_sampler=my_sampler, collate_fn=my_collate)

for data in data_loader:	# 按批次獲取數(shù)據(jù)
    print(data)
'''
[1, 4, 9]
[16, 25, 36]
[49, 64, 81]
'''

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。 

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