PyTorch使用教程(7)-数据集处置惩罚
1、根本概念在PyTorch中，torch.utils.data模块是处置惩罚数据集和数据加载的焦点工具。以下是该模块中一些根本概念的明白：
https://dis.qidao123.com/imgproxy/aHR0cHM6Ly9pLWJsb2cuY3NkbmltZy5jbi9kaXJlY3QvZjFhYTE5YWM5ZGYzNDdhNzgzZGE0NmJhNjlhYWZmNzcucG5nI3BpY19jZW50ZXI=
1.1 Dataset
[*]界说：Dataset是一个抽象类，用于体现数据集。用户须要通过继续Dataset类并实现其__len__和__getitem__方法来创建自界说的数据集。
[*]功能：Dataset界说了数据集的内容，它相当于一个雷同列表的数据布局，具有确定的长度，并可以大概用索引获取数据会合的元素。
[*]范例：Dataset紧张分为两种范例：map-style和iterable-style。map-style数据集须要实现__getitem__和__len__方法，而iterable-style数据集则须要实现__iter__方法。
from typing import Generic, TypeVar, List
_T_co = TypeVar('_T_co', covariant=True)
class Dataset(Generic):
def __getitem__(self, index: int) -> _T_co:
raise NotImplementedError("Subclasses of Dataset should implement __getitem__.")
def __len__(self) -> int:
raise NotImplementedError("Subclasses of Dataset should implement __len__.")
def __add__(self, other: "Dataset") -> "ConcatDataset":
"""
Adds two datasets. This can be useful when you have two datasets with potentially
overlapping elements and you want to treat the elements as distinct.
"""
from .dataset_ops import ConcatDataset
return ConcatDataset()
1.2 DataLoader
[*]界说：DataLoader是一个迭代器，用于封装Dataset，并提供一个可迭代对象，方便举行批量加载、数据打乱、并行加载等操纵。
[*]功能：DataLoader可以大概控制batch的巨细、batch中元素的采样方法，以及将batch效果整理成模子所需输入情势的方法。
[*]参数：常用的参数包罗dataset（体现要加载的数据集对象）、batch_size（体现每个batch的巨细）、shuffle（体现是否在每个epoch开始时打乱数据）、num_workers（体现用于数据加载的历程数）等。
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, *, prefetch_factor=2,
persistent_workers=False)
1.3 Sampler
[*]界说：Sampler是一个抽象类，用于从数据会合天生索引。
[*]功能：Sampler的作用是在Dataset上面举行抽样，抽样的方式有多种，如按次序抽样、随机抽样、在子聚会合随机抽样、带权重的抽样等。
[*]范例：包罗SequentialSampler、RandomSampler、SubsetRandomSampler、WeightedRandomSampler、BatchSampler等。
1.4 Batching
[*]界说：Batching是指将数据集分成多个小批次（batch）举行处置惩罚的过程。
[*]功能：Batching可以进步数据处置惩罚的服从，并有助于模子练习过程中的梯度更新和收敛。
[*]实现：通过DataLoader的batch_size参数来实现批量加载。
1.5 Shuffling
[*]界说：Shuffling是指在每个epoch开始时打乱数据会合的元素次序。
[*]功能：Shuffling有助于进步模子的泛化本领，防止模子对数据的次序产生依靠。
[*]实现：通过DataLoader的shuffle参数来启用数据打乱功能。
1.6 Multi-process Data Loading
[*]界说：Multi-process Data Loading是指使用多个历程来并行加载数据的过程。
[*]功能：Multi-process Data Loading可以显着进步数据加载的速率，尤其是在处置惩罚大规模数据集时。
[*]实现：通过DataLoader的num_workers参数来设置并行加载的历程数。
2、创建数据集
在PyTorch中，创建数据集通常涉及继续torch.utils.data.Dataset类并实现其必须的方法。以下是一个详细的步调指南，用于创建自界说数据集：
[*]导入须要的库
起首，确保你已经导入了PyTorch和其他大概须要的库。
import torch
from torch.utils.data import Dataset
[*]继续Dataset类
创建一个新的类，继续自Dataset。
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data, labels, transform=None):
# 初始化数据集，存储数据和标签
self.data = data
self.labels = labels
self.transform = transform
# 确保数据和标签的长度相同
assert len(self.data) == len(self.labels), "Data and labels must have the same length"
def __len__(self):
# 返回数据集的大小
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
# 根据索引获取数据和标签
sample = self.data
label = self.labels
# 如果定义了转换，则应用转换
if self.transform:
sample = self.transform(sample)
return sample, label
[*]预备数据和标签
在创建CustomDataset实例之前，你须要预备好数据和标签。这些数据可以是图像、文本、数值等，详细取决于你的任务。
# 假设你有一些数据和标签（这里只是示例）
data = # 100个3x32x32的随机图像
labels = # 100个标签，0或1
[*]创建数据集实例
使用你预备好的数据和标签来创建CustomDataset的实例。
dataset = CustomDataset(data, labels)
[*]（可选）应用转换
假如你须要对数据举行预处置惩罚或增强，可以界说一个转换函数，并在创建数据集实例时转达给它。
# 定义一个简单的转换函数（例如，将图像数据标准化）
def normalize(sample):
return (sample - sample.mean()) / sample.std()
# 创建数据集实例时应用转换
dataset = CustomDataset(data, labels, transform=normalize)
[*]使用DataLoader加载数据
末了，使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据集，以便举行批量处置惩罚、打乱数据等。
from torch.utils.data import DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 现在你可以遍历dataloader来加载数据了
for batch_data, batch_labels in dataloader:
# 在这里进行模型训练或评估
pass
留意事项
[*]确保你的数据和标签是可索引的，通常它们应该是列表、NumPy数组或PyTorch张量。
[*]假如你的数据是图像，而且存储在文件体系中，你大概须要在__getitem__方法中实现图像读取和预处置惩罚逻辑。
[*]对于大型数据集，思量使用torchvision.datasets中提供的预界说数据集类，它们通常包罗了常见的图像数据集（如CIFAR、MNIST等）的加载逻辑。
[*]假如数据集太大无法全部加载到内存中，你可以思量使用torch.utils.data.IterableDataset来创建一个可迭代的数据集，如许你就可以按需加载数据了。
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