Pytorch的Dataset和DataLoader

还是拿来自学用 多谢多谢  对于torch本人无人讨论 拿来主义的 多谢理解

0，Dataset和DataLoader功能简介

Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。

Dataset定义了数据集的内容，它相当于一个类似列表的数据结构，具有确定的长度，能够用索引获取数据集中的元素。

而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法，它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，每次迭代输出一个batch的数据。

DataLoader能够控制batch的大小，batch中元素的采样方法，以及将batch结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。

在绝大部分情况下，用户只需实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法，就可以轻松构建自己的数据集，并用默认数据管道进行加载。

对于一些复杂的数据集，用户可能还要自己设计 DataLoader中的 collate_fn方法以便将获取的一个批次的数据整理成模型需要的输入形式。 whaosoft aiot http://143ai.com

一，深入理解Dataset和DataLoader原理

1，获取一个batch数据的步骤

让我们考虑一下从一个数据集中获取一个batch的数据需要哪些步骤。

(假定数据集的特征和标签分别表示为张量X和Y，数据集可以表示为(X,Y), 假定batch大小为m)

1，首先我们要确定数据集的长度n。结果类似：n = 1000。

2，然后我们从0到n-1的范围中抽样出m个数(batch大小)。假定m=4, 拿到的结果是一个列表，类似：indices = [1,4,8,9]

3，接着我们从数据集中去取这m个数对应下标的元素。拿到的结果是一个元组列表，类似：samples = [(X[1],Y[1]),(X[4],Y[4]),(X[8],Y[8]),(X[9],Y[9])]

4，最后我们将结果整理成两个张量作为输出。

拿到的结果是两个张量，类似batch = (features,labels) ，

其中 features = torch.stack([X[1],X[4],X[8],X[9]])

labels = torch.stack([Y[1],Y[4],Y[8],Y[9]])

2，Dataset和DataLoader的功能分工

上述第1个步骤确定数据集的长度是由 Dataset的__len__ 方法实现的。

第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的 sampler和 batch_sampler参数指定的。

sampler参数指定单个元素抽样方法，一般无需用户设置，程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样，shuffle=False时采用顺序抽样。

batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表，一般无需用户设置，默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次，在drop_last=False时保留最后一个批次。

第3个步骤的核心逻辑根据下标取数据集中的元素 是由 Dataset的 __getitem__方法实现的。

第4个步骤的逻辑由DataLoader的参数collate_fn指定。一般情况下也无需用户设置。

Dataset和DataLoader的一般使用方式如下：

import torch   
from torch.utils.data import TensorDataset,Dataset,DataLoader  
from torch.utils.data import RandomSampler,BatchSampler   
  
  
ds = TensorDataset(torch.randn(1000,3),  
                   torch.randint(low=0,high=2,size=(1000,)).float())  
dl = DataLoader(ds,batch_size=4,drop_last = False)  
features,labels = next(iter(dl))  
print("features = ",features )  
print("labels = ",labels )

将DataLoader内部调用方式步骤拆解如下：

# step1: 确定数据集长度 (Dataset的 __len__ 方法实现)  
ds = TensorDataset(torch.randn(1000,3),  
                   torch.randint(low=0,high=2,size=(1000,)).float())  
print("n = ", len(ds)) # len(ds)等价于 ds.__len__()  
  
# step2: 确定抽样indices (DataLoader中的 Sampler和BatchSampler实现)  
sampler = RandomSampler(data_source = ds)  
batch_sampler = BatchSampler(sampler = sampler,   
                             batch_size = 4, drop_last = False)  
for idxs in batch_sampler:  
    indices = idxs  
    break   
print("indices = ",indices)  
  
# step3: 取出一批样本batch (Dataset的 __getitem__ 方法实现)  
batch = [ds[i] for i in  indices]  #  ds[i] 等价于 ds.__getitem__(i)  
print("batch = ", batch)  
  
# step4: 整理成features和labels (DataLoader 的 collate_fn 方法实现)  
def collate_fn(batch):  
    features = torch.stack([sample[0] for sample in batch])  
    labels = torch.stack([sample[1] for sample in batch])  
    return features,labels   
  
features,labels = collate_fn(batch)  
print("features = ",features)  
print("labels = ",labels) 

3，Dataset和DataLoader的核心源码

以下是 Dataset和 DataLoader的核心源码，省略了为了提升性能而引入的诸如多进程读取数据相关的代码。

import torch   
class Dataset(object):  
    def __init__(self):  
        pass  
      
    def __len__(self):  
        raise NotImplementedError  
          
    def __getitem__(self,index):  
        raise NotImplementedError  
          
  
class DataLoader(object):  
    def __init__(self,dataset,batch_size,collate_fn = None,shuffle = True,drop_last = False):  
        self.dataset = dataset  
        self.sampler =torch.utils.data.RandomSampler if shuffle else \  
           torch.utils.data.SequentialSampler  
        self.batch_sampler = torch.utils.data.BatchSampler  
        self.sample_iter = self.batch_sampler(  
            self.sampler(self.dataset),  
            batch_size = batch_size,drop_last = drop_last)  
        self.collate_fn = collate_fn if collate_fn is not None else \  
            torch.utils.data._utils.collate.default_collate  
          
    def __next__(self):  
        indices = next(iter(self.sample_iter))  
        batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices])  
        return batch  
      
    def __iter__(self):  
        return self 

我们来测试一番

class ToyDataset(Dataset):  
    def __init__(self,X,Y):  
        self.X = X  
        self.Y = Y   
    def __len__(self):  
        return len(self.X)  
    def __getitem__(self,index):  
        return self.X[index],self.Y[index]  
      
X,Y = torch.randn(1000,3),torch.randint(low=0,high=2,size=(1000,)).float()  
ds = ToyDataset(X,Y)  
  
dl = DataLoader(ds,batch_size=4,drop_last = False)  
features,labels = next(iter(dl))   
print("features = ",features )  
print("labels = ",labels )

完美, 和预期一致!

二，使用Dataset创建数据集

Dataset创建数据集常用的方法有：

• 使用 torch.utils.data.TensorDataset 根据Tensor创建数据集(numpy的array，Pandas的DataFrame需要先转换成Tensor)。

• 使用 torchvision.datasets.ImageFolder 根据图片目录创建图片数据集。

• 继承 torch.utils.data.Dataset 创建自定义数据集。

此外，还可以通过

• torch.utils.data.random_split 将一个数据集分割成多份，常用于分割训练集，验证集和测试集。

• 调用Dataset的加法运算符(+)将多个数据集合并成一个数据集。

1，根据Tensor创建数据集

import numpy as np   
import torch   
from torch.utils.data import TensorDataset,Dataset,DataLoader,random_split   

# 根据Tensor创建数据集  
  
from sklearn import datasets   
iris = datasets.load_iris()  
ds_iris = TensorDataset(torch.tensor(iris.data),torch.tensor(iris.target))  
  
# 分割成训练集和预测集  
n_train = int(len(ds_iris)*0.8)  
n_val = len(ds_iris) - n_train  
ds_train,ds_val = random_split(ds_iris,[n_train,n_val])  
  
print(type(ds_iris))  
print(type(ds_train)) 

# 使用DataLoader加载数据集  
dl_train,dl_val = DataLoader(ds_train,batch_size = 8),DataLoader(ds_val,batch_size = 8)  
  
for features,labels in dl_train:  
    print(features,labels)  
    break  

# 演示加法运算符（`+`）的合并作用  
  
ds_data = ds_train + ds_val  
  
print('len(ds_train) = ',len(ds_train))  
print('len(ds_valid) = ',len(ds_val))  
print('len(ds_train+ds_valid) = ',len(ds_data))  
  
print(type(ds_data))  

2，根据图片目录创建图片数据集

import numpy as np   
import torch   
from torch.utils.data import DataLoader  
from torchvision import transforms,datasets   

#演示一些常用的图片增强操作  

from PIL import Image  
img = Image.open('./data/cat.jpeg')  
img  

# 随机数值翻转  
transforms.RandomVerticalFlip()(img)  

#随机旋转  
transforms.RandomRotation(45)(img)  

# 定义图片增强操作  
  
transform_train = transforms.Compose([  
   transforms.RandomHorizontalFlip(), #随机水平翻转  
   transforms.RandomVerticalFlip(), #随机垂直翻转  
   transforms.RandomRotation(45),  #随机在45度角度内旋转  
   transforms.ToTensor() #转换成张量  
  ]  
)   
  
transform_valid = transforms.Compose([  
    transforms.ToTensor()  
  ]  
)  

# 根据图片目录创建数据集  
  
def transform_label(x):  
    return torch.tensor([x]).float()  
  
ds_train = datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets/cifar2/train/",  
            transform = transform_train,target_transform= transform_label)  
ds_val = datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets/cifar2/test/",  
                              transform = transform_valid,  
                              target_transform= transform_label)  
  
  
print(ds_train.class_to_idx)  
  
# 使用DataLoader加载数据集  
  
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 50,shuffle = True)  
dl_val = DataLoader(ds_val,batch_size = 50,shuffle = True)  
  
  
for features,labels in dl_train:  
    print(features.shape)  
    print(labels.shape)  
    break  

3，创建自定义数据集

下面我们通过另外一种方式，即继承 torch.utils.data.Dataset 创建自定义数据集的方式来对 cifar2构建 数据管道。

from pathlib import Path   
from PIL import Image   
  
class Cifar2Dataset(Dataset):  
    def __init__(self,imgs_dir,img_transform):  
        self.files = list(Path(imgs_dir).rglob("*.jpg"))  
        self.transform = img_transform  
          
    def __len__(self,):  
        return len(self.files)  
      
    def __getitem__(self,i):  
        file_i = str(self.files[i])  
        img = Image.open(file_i)  
        tensor = self.transform(img)  
        label = torch.tensor([1.0]) if  "1_automobile" in file_i else torch.tensor([0.0])  
        return tensor,label   
      
      
train_dir = "./eat_pytorch_datasets/cifar2/train/"  
test_dir = "./eat_pytorch_datasets/cifar2/test/"  

# 定义图片增强  
transform_train = transforms.Compose([  
   transforms.RandomHorizontalFlip(), #随机水平翻转  
   transforms.RandomVerticalFlip(), #随机垂直翻转  
   transforms.RandomRotation(45),  #随机在45度角度内旋转  
   transforms.ToTensor() #转换成张量  
  ]  
)   
  
transform_val = transforms.Compose([  
    transforms.ToTensor()  
  ]  
)  

ds_train = Cifar2Dataset(train_dir,transform_train)  
ds_val = Cifar2Dataset(test_dir,transform_val)  
  
  
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 50,shuffle = True)  
dl_val = DataLoader(ds_val,batch_size = 50,shuffle = True)  
  
  
for features,labels in dl_train:  
    print(features.shape)  
    print(labels.shape)  
    break  

三，使用DataLoader加载数据集

DataLoader能够控制batch的大小，batch中元素的采样方法，以及将batch结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。

DataLoader的函数签名如下。

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,  
)  

一般情况下，我们仅仅会配置 dataset, batch_size, shuffle, num_workers,pin_memory, drop_last这六个参数，

有时候对于一些复杂结构的数据集，还需要自定义collate_fn函数，其他参数一般使用默认值即可。

DataLoader除了可以加载我们前面讲的 torch.utils.data.Dataset 外，还能够加载另外一种数据集 torch.utils.data.IterableDataset。

和Dataset数据集相当于一种列表结构不同，IterableDataset相当于一种迭代器结构。它更加复杂，一般较少使用。

• dataset : 数据集

• batch_size: 批次大小

• shuffle: 是否乱序

• sampler: 样本采样函数，一般无需设置。

• batch_sampler: 批次采样函数，一般无需设置。

• num_workers: 使用多进程读取数据，设置的进程数。

• collate_fn: 整理一个批次数据的函数。

• pin_memory: 是否设置为锁业内存。默认为False，锁业内存不会使用虚拟内存(硬盘)，从锁业内存拷贝到GPU上速度会更快。

• drop_last: 是否丢弃最后一个样本数量不足batch_size批次数据。

• timeout: 加载一个数据批次的最长等待时间，一般无需设置。

• worker_init_fn: 每个worker中dataset的初始化函数，常用于 IterableDataset。一般不使用。

#构建输入数据管道  
ds = TensorDataset(torch.arange(1,50))  
dl = DataLoader(ds,  
                batch_size = 10,  
                shuffle= True,  
                num_workers=2,  
                drop_last = True)  
#迭代数据  
for batch, in dl:  
    print(batch)  

tensor([43, 44, 21, 36,  9,  5, 28, 16, 20, 14])  
tensor([23, 49, 35, 38,  2, 34, 45, 18, 15, 40])  
tensor([26,  6, 27, 39,  8,  4, 24, 19, 32, 17])  
tensor([ 1, 29, 11, 47, 12, 22, 48, 42, 10,  7])