前言

学习pytorch的Dataset 和 Dataloader ，了解Dataset类 和 Dataloader类的作用；在自定义dataset类时，必须实现三个函数，以及DataLoader每个参数的含义；最后通过代码了解Dataset 和 Dataloader具体是如何获取和加载数据集的。

一、Dataset 和 Dataloader概述

Dataset类是用来处理单个训练样本的，也就是如何从磁盘中读取训练数据集，包括特征和标签，最终映射成(x,y)的形式。

Dataloader类是对多个样本而言的，DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。

怎样在torch中构建自己的dataset类？

自定义的dataset类必须实现: __ init __, __ len __,以及 __ getitem __这三个函数。

• __ init __(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None) :通常要传入读取数据集所在的目录/文件路径。
• __ len __：函数返回整个数据库的大小。
• __ getitem __(self, idx)：通过index返回一个样本（image，label）。
  举例：

def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) //通过index 找到照片的路径
        image = read_image(img_path) //将照片加载到内存中
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1] //通过index得到label
        if self.transform: //通过transform对image和label进行一系列的变换
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

dataset结束后要把单个样本组成一个个的minibatch。当我们训练模型的时候，希望传到模型中的是一个个小的批次 minibatch。

介绍 DataLoader(object) 中的参数含义

• dataset(Dataset)：dataset类的一个实例化对象，传入的数据集

• batch_size(int, optional)：默认值为1，每个batch有多少个样本

• shuffle(bool, optional)：在每个训练周期后是否要对数据进行打乱，为true的话，顺序打乱，为false的话，顺序不变。

• sampler(Sampler, optional)：决定怎样对数据进行采样。如果指定这个参数，那么shuffle必须为False。sampler和shuffle是互斥的，不能同时设置。如果自定义sample，就不需要shuffle，没有意义。

• batch_sampler(Sampler, optional)：与sampler类似，但是一次只返回一个batch的indices（索引），需要注意的是，一旦指定了这个参数，那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再制定了（互斥——Mutually exclusive）。batch_sampler是batch级别的采样，Sampler是样本级别的采样。

• num_workers (int, optional)：这个参数决定了有几个进程来处理data loadin，0意味着所有的数据都会被load进主进程。（默认为0）

• collate_fn (callable, optional)：将一个list的sample组成一个mini-batch的函数，对sample培养的小批次进行再处理。

• pin_memory (bool, optional)： 如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中.

• drop_last (bool, optional)：如果总样本的数目不是batch_size的整数倍的话，设为true则把最后的一小批次丢掉。 比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了；如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点。

• timeout(numeric, optional)：如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了。numeric应总是大于等于0，默认为0。

二、Dataset 和 Dataloader的使用

Dataset 练习

1.先创建一个类MyData，继承自Dataset类

class Mydata(Dataset):                      #继承Dataset类
    def __init__(self,root_dir,lable_dir):  #类的实例化，主函数创建实例对象时，自动调用该函数，主要作为外部信息传入类中私有方法的接口
        self.root_dir=root_dir              #图片的目录地址。函数中的变量不能赋值给另一个函数，但self可以
        self.lable_dir=lable_dir            #图片的标签信息
        self.img_name=os.listdir(self.root_dir)#os打开目录，listdir函数返回目录下文件（夹）的名称列表
    def __getitem__(self, idx):             #实例化__getitem__方法，idx代表索引。实力对象通过：对象[idx]，python会自动调用该函数
        img_name=self.img_name[idx]         #列表中索引为idx的值（文件名称，此处值图片名称）赋给img_name
        img_path=os.path.join(self.root_dir,img_name)#具体的图片路径，用os.path.join方法连接两个路径
        img=Image.open(img_path)            #打开图片，将图片信息赋值给img,具体图片包含的信息可以在python console中查看
        lable = self.lable_dir              #lable赋值
        return img,lable                    #返回图片信息和标签
    def __len__(self):                      #实例化__len__方法
        return len(self.img_name)           #返回一共多少张图片，即列表的长度

2.获取数据集

root_dir = "dataset/train"
ants_label_dir = "ants"
bees_label_dir = "bees"
ants_dataset = MyData(root_dir, ants_label_dir)
bees_dataset = MyData(root_dir, bees_label_dir)

dataloader练习

1.准备数据集（使用torchvision提供的自定义的数据集）
2.使用dataloader加载测试集
3.使用for循环取出dataloader的返回值
4.使用tensorboard对数据进行展示

import torchvision
#准备的测试数据集
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=True, download=True)
# test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
# 下载路径  ，  测试集为false  ，  转为tensor数据集
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
# batch_size=4  每次从test_data中取四个数据集进行打包，比如从dataset中取img0，img1，img2，img3打包为imgs，取target0，target1，target2，target3打包为targets；imgs和targets作为dataloader的返回

#测试数据集中第一张图片及target
img, target = test_data[0]
print(img.shape)
# torch.Size([3, 32, 32]) 3表示三通道RGB，32x32的彩色图片
print(target)
# 输出3
writer = SummaryWriter("dataloader")
step = 0
for data in test_loader:
    imgs, targets = data
    print(img.shape)
    print(targets)
    writer.add_images("test_data", imgs, step)
    step = step+1

writer.close()

总结

通过学习了解到dataset主要是告诉程序数据集在什么样的位置，dataloader则是将数据集加载到神经网络当中，从dataset中取数据，取多少，怎么取由dataloader中的参数进行确定。

最后

以上就是漂亮白昼为你收集整理的2022机器学习深度学习学习笔记第二十一周前言一、Dataset 和 Dataloader概述二、Dataset 和 Dataloader的使用总结的全部内容，希望文章能够帮你解决2022机器学习深度学习学习笔记第二十一周前言一、Dataset 和 Dataloader概述二、Dataset 和 Dataloader的使用总结所遇到的程序开发问题。

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