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5.遍历填充或截断后的分词表，通过加载的字典来获取每个词对应的独热编码
1. 数据加载器原理与实现路径
- 当前核心是讲解如何手动实现一个数据加载器，而不是直接使用PyTorch中的标准DataLoader。
- 实现的关键在于为数据集的对象定义一个
__next__()方法，以便使其能够在for循环中被迭代。 next()方法的作用是将数据转换为模型所需的输入格式（如X, Y），并将其以元组（tuple）形式返回。
2. 手动构建数据加载器的具体步骤
- 首先，在数据集中定义数据存储和随机化加载逻辑。
- 然后，通过实现类中的
__next__()方法，遍历数据并将其按批次打包。 - 在返回batch数据时，需明确其内容构成，例如(batch_x, batch_y)或(batch_x, batch_y, length)，并确保数据已正确转换为张量（tensor）类型。
- 最终通过返回元组的方式，让外部的for循环可以正确地接收每一batch的数据。
python
from tqdm import tqdm
import pickle as pkl
import random
import torch
UNK,PAD='<UNK>','<PAD>'一.加载数据集
1.加载词汇表
pad_size是每个评论的截断长度
python
def load_dataset(path,pad_size=70):
contents=[]
vocab=pkl.load(open('simplifyweibo_4_moods.pkl','rb'))使用pickle的load()方法加载上一节保存的词表字典文件
2.构建一个简单分词器
python
tokenizer=lambda x: [y for y in x]这里就是简单将每一个字当作词划分
3.打开评论文件路径并读取内容
python
with (open(path,'r',encoding='UTF-8') as f):
i=0
for line in tqdm(f):
if i==0:
i+=1
continue
if not line:
continue
label=int(line[0])
content=line[2:].strip('\n')label是标签
content是评论内容
4.将评论内容分词后作截断或填充操作
如果长度大于pad_size就截断反之填充'<PAD>'字符
python
words_line=[]
token=tokenizer(content)
seq_len=len(token)
if pad_size:
if len(token)<pad_size:
token.extend([PAD]*(pad_size-len(token)))
else:
token=token[:pad_size]
seq_len=pad_size5.遍历填充或截断后的分词表，通过加载的字典来获取每个词对应的独热编码
python
for word in token:
words_line.append((vocab.get(word,vocab.get(UNK))))
contents.append((words_line,int(label),seq_len))向contents中添加该条评论每个词的独热编码列表和标签作为一个元组，与评论长度再组成一个元组返回
6.打乱contents内容的顺序，划分数据集
前80%作为训练集
80%-90%作为验证集
90%-100%作为测试集
python
random.shuffle(contents)#打乱顺序
train_data=contents[:int(len(contents)*0.8)]
dev_data=contents[int(len(contents)*0.8):int(len(contents)*0.9)]
test_data=contents[int(len(contents)*0.9):]7.返回值
python
return vocab,train_data,dev_data,test_data返回此表词表和各个数据集
二.数据类型定义
为了再接下来的模型训练过程中我们能够循环迭代的取出数据，所以我们自定义一种数据类型包含__next__()方法
1.共享空间赋值
python
class DatasetIterater(object):
def __init__(self,batches,batch_size,device):
self.batch_size=batch_size
self.batches=batches
self.n_batches=len(batches)//batch_size
self.residue=False#记录划分后的数据是否存在剩余的数据
if len(batches)%self.n_batches!=0:
self.residue=True
self.index=0
self.device=devicebatches是传进来的训练或测试数据
batch_size是每个批次的需要训练或测试的评论数据条数
n_batches是总共需要训练或测试的次数
residue记录划分后的数据是否存在剩余的数据
2.数据转化为张量
python
def _to_tensor(self,datas):
x=torch.LongTensor([_[0] for _ in datas]).to(self.device)#评论内容
y=torch.LongTensor([_[1] for _ in datas]).to(self.device)#评论情感
seq_len=torch.LongTensor([_[2] for _ in datas]).to(self.device)
return (x,seq_len),y3.定义选代器对象的下一个元素
--getitem__:是通过索引的方式获取数据对象中的内容。__next__ 是使用 for i in train_iter：迭代获取对象
python
def __next__(self):#用于定义选代器对象的下一个元素。当一个对象实现了_next 方法时，它可以被用于创建迭代器对象。
if self.residue and self.index==self.n_batches:#当读取到数据的最后一个batch:
batches=self.batches[self.index*self.batch_size : len(self.batches)]
self.index+=1
batches=self._to_tensor(batches)
return batches
elif self.index>self.n_batches:#当读取完最后一个batch时:
self.index=0
raise StopIteration#为了防止迭代永远进行，我们可以使用StopIteration(停止迭代)语句
else:#当没有读取到最后一个batch时:
batches=self.batches[self.index*self.batch_size : (self.index+1)*self.batch_size]#提取当前bathsize的数据
self.index+=1
batches=self._to_tensor(batches)
return batches注意：这里是利用上面的方法将数据转化为张量再返回的
4.其他伴生方法
python
def __iter__(self):
return self
def __len__(self):
if self.residue:
return self.n_batches+1
else:
return self.n_batches