Pytorch加载数据的Dateset类和DataLoader类

Pytorch提供了Dataset类和DataLoader类专门用于处理数据，他们既可以加载Pytorch预置的数据集，也可以加载自定义数据集。其中数据集类Dataset负责存储样本以及他们对应的标签；数据加载类DataLoader负责迭代访问数据集中的样本。

Dataset

映射型数据集

继承自Dataset类，表示一个从索引到样本的映射（索引可以不是整数），这样我们就可以方便地通过dataset $idx$ 来访问指定得到索引的样本。这也是目前最常见的数据集类型。映射型数据集必须实现 getitem ()函数，其负责根据指定的key返回对应的样本。一般还会实现 len() 用于返回数据集的大小。
迭代型数据集

继承自 Dataset，表示可迭代的数据集，它可以通过 iter(dataset)以数据流(steam)的形式访问，适用于访问大数据集或者远程服务器上产生的数据，迭代数据集必须实现__iter__()函数，用于返回一个样本迭代器(iteror).
多线程访问数据集

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from torch.utils.data import IterableDataset, DataLoader

class MyIterableDataset(IterableDataset):

    def __init__(self, start, end):
        super(MyIterableDataset).__init__()
        assert end > start
        self.start = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return iter(range(self.start, self.end))

ds = MyIterableDataset(start=3, end=7) # [3, 4, 5, 6]
# Single-process loading
print(list(DataLoader(ds, num_workers=0)))
# Directly doing multi-process loading
print(list(DataLoader(ds, num_workers=2)))

# output
[tensor([3]), tensor([4]), tensor([5]), tensor([6])]

[tensor([3]), tensor([3]), tensor([4]), tensor([4]), tensor([5]), tensor([5]), tensor([6]), tensor([6])]

创建一个自定义的映射型数据集

python 复制代码

import os
import pandas as pd
from torchvision.io import read_image
from torch.utils.data import Dataset

class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

    def __len__(self):
        return len(self.img_labels)

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
        image = read_image(img_path)
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

可以看到，我们实现了 init ()、len () 和 getitem() 三个函数，其中：

init() 初始化数据集参数，这里设置了图像的存储目录、标签（通过读取标签 csv 文件）以及样本和标签的数据转换函数；
len() 返回数据集中样本的个数；
getitem() 映射型数据集的核心，根据给定的索引 idx 返回样本。这里会根据索引从目录下通过 read_image 读取图片和从 csv 文件中读取图片标签，并且返回处理后的图像和标签。

DataLoader

前面的数据集Dataset类提供了一种按照索引访问样本的方式，不过在实际训练模型时，我们都需要先将数据集切分为很多的mini-batches，然后按照批次将样本送入模型，并且循环这一过程，每一个完整遍历所有样本成为一个epoch。

python 复制代码

from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor

training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")

img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
print(img.shape)
print(f"Label: {label}")