13.DataLoader 的使用

DataLoader 的使用

dataset：告诉程序中数据集的位置，数据集中索引，数据集中有多少数据（想象成一叠扑克牌）
dataloader：加载器，将数据加载到神经网络中，每次从dataset中取数据，通过dataloader中的参数可以设置如何取数据（想象成抓的一组牌）

torch.utils.data

参数介绍

参数如下（大部分有默认值，实际中只需要设置少量的参数即可）：

dataset：只有dataset没有默认值，只需要将之前自定义的dataset实例化，再放到dataloader中即可
batch_size：每次抓牌抓几张
shuffle：打乱与否，值为True的话两次打牌时牌的顺序是不一样。默认为False，但一般用True
num_workers：加载数据时采用单个进程还是多个进程，多进程的话速度相对较快，默认为0（主进程加载）。Windows系统下该值>0会有问题（报错提示：BrokenPipeError）
drop_last：100张牌每次取3张，最后会余下1张，这时剩下的这张牌是舍去还是不舍去。值为True代表舍去这张牌、不取出，False代表要取出该张牌

示例

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备的测试数据集
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
#加载测试数据集，batch_size=4即每次取4个数据集打包
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)

# 测试数据集中第一张图片及target
img, target = test_data[0]
print(img.shape)
print(target)

输出结果：

torch.Size([3, 32, 32])   #三通道，32×32大小
3   #类别为3

测试数据集CIFAR10中getitem返回的数据类型为img，target

dataset

__getitem()__：return img，target

dataloader(batch_size=4)：从dataset中取4个数据

img0，target0 = dataset[0]
img1，target1 = dataset[1]
img2，target2 = dataset[2]
img3，target3 = dataset[3]

把 img 0-3 进行打包，记为imgs；target 0-3 进行打包，记为targets；作为dataloader中的返回

for data in test_loader:
    imgs,targets = data
    print(imgs.shape)
    print(targets)

输出：

torch.Size([4, 3, 32, 32])   #4张图片，三通道，32×32
tensor([1, 1, 7, 3])  #4个target进行一个打包

数据是随机取的（断点debug一下，可以看到采样器sampler是随机采样的），所以两次的 target 0 并不一样

batch_size

# 用上节课torchvision提供的自定义的数据集
# CIFAR10原本是PIL Image，需要转换成tensor
 
import torchvision.datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
# 准备的测试数据集
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
 
# 加载测试集
test_loader = DataLoader(dataset=test_data,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False)
#batch_size=4，意味着每次从test_data中取4个数据进行打包
 
writer = SummaryWriter("dataloader")
step=0
for data in test_loader:
    imgs,targets = data  #imgs是tensor数据类型
    writer.add_images("test_data",imgs,step)
    step=step+1
 
writer.close()

运行后在 terminal 里输入：

 tensorboard --logdir="dataloader"

运行结果如图，滑动滑块即是每一次取数据时的batch_size张图片：

由于 drop_last 设置为 False，所以最后16张图片（没有凑齐64张）显示如下：

drop_last

若将 drop_last 设置为 True，最后16张图片（step 156）会被舍去，结果如图：

shuffle

shuffle的作用：一个 for data in test_loader 循环，就意味着打完一轮牌（抓完一轮数据），在下一轮再进行抓取时，第二次数据是否与第一次数据一样。值为True的话，会重新洗牌（一般都设置为True）

shuffle为False的话两轮取的图片是一样的

在外面再套一层 for epoch in range(2) 的循环来验证一下

# shuffle为True
for epoch in range(2):
    step=0
    for data in test_loader:
        imgs,targets = data  #imgs是tensor数据类型
        writer.add_images("Epoch:{}".format(epoch),imgs,step)
        step=step+1

shuffle为False结果如下：

可以看出两次 step 155 的图片一样

shuffle为True结果如下：

可以看出即使是同样的 step 155，两轮抓取的图片不一样

出两次 step 155 的图片一样

[外链图片转存中...(img-F8G96Zxa-1724861448845)]

shuffle为True结果如下：

可以看出即使是同样的 step 155，两轮抓取的图片不一样

[外链图片转存中...(img-Aru5xvXY-1724861448846)]