PyTorch框架學(xué)習(xí)八——PyTorch數(shù)據(jù)讀取機(jī)制（簡(jiǎn)述）

• 一、數(shù)據(jù)
• 二、DataLoader與Dataset
• • 1.torch.utils.data.DataLoader
  • 2.torch.utils.data.Dataset
• 三、數(shù)據(jù)讀取整體流程

琢磨了一段時(shí)間，終于對(duì)PyTorch的數(shù)據(jù)讀取機(jī)制有了一點(diǎn)理解，并自己實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集（貓狗分類(lèi)數(shù)據(jù)集）的讀入和訓(xùn)練，這里簡(jiǎn)單寫(xiě)一寫(xiě)自己的理解，以備日后回顧。

一、數(shù)據(jù)

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)問(wèn)題可以拆解為五個(gè)主要的部分：數(shù)據(jù)、模型、損失函數(shù)、優(yōu)化器和迭代過(guò)程，這五部分每個(gè)都可以詳細(xì)展開(kāi)，都有非常多的知識(shí)點(diǎn)，而一切的開(kāi)始，都源于數(shù)據(jù)。

一般數(shù)據(jù)部分可以分為四個(gè)主要的內(nèi)容去學(xué)習(xí)：

數(shù)據(jù)收集：即獲取Img和相應(yīng)的Label。

數(shù)據(jù)劃分：劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

數(shù)據(jù)讀取：DataLoader。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：transforms。

在PyTorch框架的學(xué)習(xí)中，前兩個(gè)不是重點(diǎn)，它們是機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和Python基礎(chǔ)的事。而PyTorch的數(shù)據(jù)預(yù)處理transforms方法在前幾次筆記進(jìn)行了很詳細(xì)地介紹，這次筆記重點(diǎn)是寫(xiě)一點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)讀取機(jī)制的理解，這也是最折磨的一部分，經(jīng)過(guò)了很多次的步進(jìn)演示，終于對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)讀取過(guò)程有了一個(gè)較為完整的印象。

總的來(lái)說(shuō)，DataLoader里比較重要的是Sampler和Dataset，前者負(fù)責(zé)獲取要讀取的數(shù)據(jù)的索引，即讀哪些數(shù)據(jù)，后者決定數(shù)據(jù)從哪里讀取以及如何讀取。

二、DataLoader與Dataset

1.torch.utils.data.DataLoader

功能：構(gòu)建可迭代的數(shù)據(jù)裝載器。

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, generator=None)

參數(shù)比較多，如下所示：

介紹幾個(gè)主要的：

dataset：Dataset類(lèi)，決定數(shù)據(jù)從哪讀取以及如何讀取。

batch_size：批大小，默認(rèn)為1。

num_works：是否多進(jìn)程讀取數(shù)據(jù)。

shuffle：每個(gè)epoch是否亂序。

drop_last：當(dāng)樣本數(shù)不能被batch_size整除時(shí)，是否舍棄最后一批數(shù)據(jù)。

上面涉及到一個(gè)小知識(shí)點(diǎn)，順帶介紹一下，即Epoch、Iteration、Batchsize之間的關(guān)系：

Epoch：所有訓(xùn)練樣本都輸入到模型中，稱(chēng)為一個(gè)epoch。

Iteration：一個(gè)Batch的樣本輸入到模型中，稱(chēng)為一個(gè)Iteration。

Batchsize：批大小，決定一個(gè)epoch有多少個(gè)iteration。

舉個(gè)栗子：

若樣本總數(shù)：80，Batchsize：8，則 1 Epoch = 10 Iterations。
若樣本總數(shù)：87，Batchsize：8，且 drop_last = True，則1 Epoch = 10 Iterations；而drop_last = False時(shí)，1 Epoch = 11 Iterations。

2.torch.utils.data.Dataset

功能：Dataset抽象類(lèi)，所有自定義的Dataset需要繼承它，并且復(fù)寫(xiě)__getitem__()函數(shù)。
這里__getitem__()函數(shù)的功能是：接收一個(gè)索引，返回一個(gè)樣本。

三、數(shù)據(jù)讀取整體流程

經(jīng)過(guò)上面簡(jiǎn)單的介紹，下面來(lái)看一下數(shù)據(jù)讀取的整體流程：

從DataLoader這個(gè)命令開(kāi)始。

然后進(jìn)入到DataLoaderIter里，判斷是單進(jìn)程還是多進(jìn)程。

然后進(jìn)入到Sampler里進(jìn)行采樣，獲得一批一批的索引，這些索引就指引了要讀取哪些數(shù)據(jù)。

然后進(jìn)入到DatasetFetcher中要依據(jù)Sampler獲得的Index對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取。

在DatasetFetcher調(diào)用Dataset類(lèi)，這里是我們自定義的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集一般放在硬盤(pán)中，Dataset里面一般都有數(shù)據(jù)的路徑，所以也就能知道了從哪讀取數(shù)據(jù)。

自定義的Dataset類(lèi)里再調(diào)用__getitem__函數(shù)，這里有我們編寫(xiě)的如何讀取數(shù)據(jù)的代碼，依據(jù)這里的代碼讀取數(shù)據(jù)。

讀取出來(lái)后可能需要進(jìn)行圖像預(yù)處理或數(shù)據(jù)增強(qiáng)，所以緊接著是transforms方法。

經(jīng)過(guò)上述的讀取，已經(jīng)得到了圖像及其標(biāo)簽，但是還需要將它們組合成batch，就是下面的collate_fn，最后得到了一個(gè)batch一個(gè)batch的數(shù)據(jù)。

這個(gè)過(guò)程中的三個(gè)主要問(wèn)題：

讀哪些數(shù)據(jù)：Sampler輸出要讀取的數(shù)據(jù)的Index。

從哪讀數(shù)據(jù)：Dataset類(lèi)中的data_dir，即數(shù)據(jù)的存放路徑。

怎么讀數(shù)據(jù)：Dataset類(lèi)中編寫(xiě)的__getitem__()函數(shù)。

精力有限，就不在這里寫(xiě)一個(gè)具體讀取數(shù)據(jù)的代碼了，這里有很多有價(jià)值的課程和資料可以學(xué)習(xí)：深度之眼PyTorch框架

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch框架学习八——PyTorch数据读取机制（简述）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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