目录
- 1 定义数据集
- 1.2 Dataset类
- 1.2 Dataset数据集常用操作
- 1. 查看数据集大小：
- 2. 合并数据集
- 3. 划分训练集、测试集
- 1.3 IterableDataset类
- 方法一：
- 方法二：
- 2 DataLoad
处理数据样本的代码会因为处理过程繁杂而变得混乱且难以维护，在理想情况下，我们希望数据预处理过程代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化，为此，PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset两个类用于数据处理。其中torch.utils.data.DataLoader用于将数据集进行打包封装成一个可迭代对象，torch.utils.data.Dataset存储有一些常用的数据集示例以及相关标签。
同时PyTorch针对不同的专业领域，也提供有不同的模块，例如 TorchText（自然语言处理）, TorchVision（计算机视觉）, TorchAudio（音频），这些模块中也都包含一些真实数据集示例。例如TorchVision模块中提供了CIFAR, COCO, FashionMNIST 数据集。
1 定义数据集
pytorch中提供两种风格的数据集定义方式：
- 字典映射风格。之所以称为映射风格，是因为在后续加载数据迭代时，pytorch将自动使用迭代索引作为key，通过字典索引的方式获取value，本质就是将数据集定义为一个字典，使用这种风格时，需要继承
Dataset类。
In [54]:
from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader
In [56]:
dataset = {0: '张三', 1:'李四', 2:'王五', 3:'赵六', 4:'陈七'}
dataloader = DataLoader(dataset, BATch_size=2)
for i, value in enumerate(dataloader):
print(i, value)
0 ['张三', '李四'] 1 ['王五', '赵六'] 2 ['陈七']
- 迭代器风格。在自定义数据集类中，实现
__iter__和__next__方法，即定义为迭代器，在后续加载数据迭代时，pytorch将依次获取value，使用这种风格时，需要继承IterableDataset类。这种方法在数据量巨大，无法一下全部加载到内存时非常实用。
In [57]:
from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import IterableDataset
In [58]:
dataset = [i for i in range(10)]
dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=3, shuffle=True)
for i, item in enumerate(dataloader): # 迭代输出
print(i, item)
0 tensor([3, 1, 2]) 1 tensor([9, 7, 5]) 2 tensor([0, 8, 4]) 3 tensor([6])
如下所示，我们有一个蚂蚁蜜蜂图像分类数据集，目录结构如下所示，下面我们结合这个数据集，分别介绍如何使用这两个类定义真实数据集。
data
└── hymenoptera_data
├── train
│ ├── ants
│ │ ├── 0013035.jpg
│ │ ……
│ └── bees
│ ├── 1092977343_cb42b38d62.jpg
│ ……
└── val
├── ants
│ ├── 10308379_1b6c72e180.jpg
│ ……
└── bees
├── 1032546534_06907fe3b3.jpg
……
1.2 Dataset类
自定义一个Dataset类，继承torch.utils.data.Dataset，且必须实现下面三个方法：
Dataset类里面的
__init__函数初始化一些参数，如读取外部数据源文件。Dataset类里面的
__getitem__函数，映射取值是调用的方法，获取单个的数据，训练迭代时将会调用这个方法。Dataset类里面的
__len__函数获取数据的总量。
In [211]:
import os
import pandas as pd
from PIL import Image
from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda
from torchvision import transforms
import torchvision
class AntBeeDataset(Dataset):
# 把图片所在的文件夹路径分成两个部分，一部分是根目录，一部分是标签目录，这是因为标签目录的名称我们需要用到
def __init__(self, root_dir, transform=None, target_transform=None):
"""
root_dir：存放数据的根目录，即：data/hymenoptera_data
transform: 对图像数据进行处理，例如，将图片转换为Tensor、图片的维度可能不一致需要进行resize
target_transform：对标签数据进行处理，例如，将文本标签转换为数值
"""
self.root_dir = root_dir
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
# 获取文件夹下所有图片的名称和对应的标签
self.img_lst = []
for label in ['ants', 'bees']:
path = os.path.join(root_dir, label)
for img_name in os.listdir(path):
self.img_lst.append((os.path.join(root_dir, label, img_name), label))
def __getitem__(self, idx):
img_path, label = self.img_lst[idx]
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform:
img = self.transform(img)
if self.target_transform:
label = self.target_transform(label)
# 这个地方要注意，我们在计算loss的时候用交叉熵nn.CrossEntropyLoss()
# 交叉熵的输入有两个，一个是模型的输出outputs，一个是标签targets，注意targets是一维tensor
# 例如batchsize如果是2，ants的targets的应该[0,0]，而不是[[0][0]]
# 因此label要返回0，而不是[0]
return img, label
def __leandroidn__(self):
return len(self.img_lst)
In [310]:
train_transform = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224), # 将给定图像随机裁剪为不同的大小和宽高比，然后缩放所裁剪得到的图像为制定的大小
transforms.RandomHorizontalFlip(), # 以给定的概率随机水平旋转给定的PIL的图像，默认为0ekMzzMReW.5
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
# 验证集并不需要做与训练集相同的处理，所有，通常使用更加简单的transformer
val_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
# 根据标签目录的名称来确定图片是哪一类，如果是"ants"，标签设置为0，如果是"bees"，标签设置为1
target_transform = transforms.Lambda(lambda y: 0 if y == "ants" else 1)
In [311]:
train_dataset = AntBeeDataset('data/hymenoptera_data/train', transform=train_transform, target_transform=target_transform)
val_dataset = AntBeeDataset('data/hymenoptera_data/val', transform=val_transform, target_transform=target_transform)
1.2 Dataset数据集常用操作
1. 查看数据集大小：
In [221]:
len(train_dataset), len(val_dataset)
Out[221]:
(245, 153)
2. 合并数据集
In [222]:
dataset = train_dataset + val_dataset
In [223]:
len(dataset)
Out[223]:
398
3. 划分训练集、测试集
In [224]:
from torch.utils.data import random_split # random_split 不能直接使用百分比划分，必须指定具体数字 train_size = int( len(dataset) * 0.8) test_size = len(dataset) - train_size
In [225]:
train_dataset, val_dataset = random_split(dataset, [train_size, test_size])
In [226]:
len(train_dataset), len(val_dataset)
Out[226]:
(318, 80)
1.3 IterableDataset类
使用迭代器风格时，必须继承IterableDataset类，且实现下面两个方法：
__init__，函数初始化一些参数，如读取外部数据源文件，在数据量过大时，通常只是获取操作句柄、数据库连接。__iter__，获取迭代器。
虽然只需要实现这两个方法，但是通常还需要在迭代过程中对数据进行处理。IterableDataset类实现自定义数据集，本质就是创建一个数据集类，且实现__iter__返回一个迭代器。一下提供两种方法通过IterableDataset类自定义数据集：
方法一：
In [289]:
class AntBeeIterableDataset(IterableDataset):
# 把图片所在的文件夹路径分成两个部分，一部分是根目录，一部分是标签目录，这是因为标签目录的名称我们需要用到
def __init__(self, root_dir, transform=None, target_transform=None):
"""
root_dir：存放数据的根目录，即：data/hymenoptera_data
transform: 对图像数据进行处理，例如，将图片转换为Tensor、图片的维度可能不一致需要进行resize
target_transform：对标签数据进行处理，例如，将文本标签转换为数值
"""
self.root_dir = root_dir
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
# 获取文件夹下所有图片的名称和对应的标签
self.img_lst = []
for label in ['ants', 'bees']:
path = os.path.join(root_dir, label)
for img_name in os.listdir(path):
self.img_lst.append((os.path.join(root_dir, label, img_name), label))
def __iter__(self):
for img_path, label in self.img_lst:
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform:
img = self.transform(img)
if self.target_transform:
label = self.target_transform(label)
yield img, label
方法二：
In [285]:
class AntBeeIterableDataset(IterableDataset):
# 把图片所在的文件夹路径分成两个部分，一部分是根目录，一部分是标签目录，这是因为标签目录的名称我们需要用到
def __init__(self, root_dir, transform=None, target_transform=None):
"""
root_dir：存放数据的根目录，即：data/hymenoptera_data
transform: 对图像数据进行处理，例如，将图片转换为Tensor、图片的维度可能不一致需要进行resize
target_transform：对标签数据进行处理，例如，将文本标签转换为数值
"""
self.root_dir = root_dir
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
# 获取文件夹下所有图片的名称和对应的标签
self.img_lst = []
for label in ['ants', 'bees']:
path = os.path.join(root_dir, label)
for img_name in os.listdir(path):
self.img_lst.append((os.path.join(root_dir, label, img_name), label))
self.index = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
try:
img_path, label = self.img_lst[self.index]
self.index += 1
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform:
img = self.transform(img)
if self.target_transform:
label = self.target_transform(label)
return img, label
exwww.devze.comcept IndexError:
raise StopIteration()
In [290]:
train_dataset = AntBeeIterableDataset('data/hymenoptera_data/train', transform=train_transform, target_transform=target_transform)
val_dataset = AntBeeIterableDataset('data/hymenoptera_data/val', transform=val_transform, target_transform=target_transform)
在处理大数据集时，IterableDataset会比Dataset更有优势，例如数据存储在文件或者数据库中，只需要在自定义的IterableDataset之类中获取文件操作句柄或者数据库连接和游标惊喜迭代，每次只返回一条数据即可。我们把上文中蚂蚁蜜编程蜂数据集的所有图片、标签这里后写入hymenoptera_data.txt中，内容如下所示，假设有数亿行，那么，就不能直接将数据加载到内存了：
data/hymen开发者_开发入门optera_data/train/ants/2288481644_83ff7e4572.jpg, ants data/hymenoptera_data/train/ants/2278278459_6b99605e50.jpg, ants data/hymenoptera_data/train/ants/543417860_b14237f569.jpg, ants ... ...
可以参考一下方式定义IterableDataset子类：
In [299]:
class AntBeeIterableDataset(IterableDataset):
# 把图片所在的文件夹路径分成两个部分，一部分是根目录，一部分是标签目录，这是因为标签目录的名称我们需要用到
def __init__(self, filepath, transform=None, target_tran编程sform=None):
"""
filepath：hymenoptera_data.txt完整路径
transform: 对图像数据进行处理，例如，将图片转换为Tensor、图片的维度可能不一致需要进行resize
target_transform：对标签数据进行处理，例如，将文本标签转换为数值
"""
self.filepath = filepath
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __iter__(self):
with open(self.filepath, 'r') as f:
for line in f:
img_path, label = line.replace('\n', '').split(', ')
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
if self.transform:
img = self.transform(img)
if self.target_transform:
label = self.target_transform(label)
yield img, label
In [307]:
train_dataset = AntBeeIterableDataset('hymenoptera_data.txt', transform=train_transform, target_transform=target_transform)
注意，IterableDataset方法在处理大数据集时确实比Dataset更有优势，但是，IterableDataset在迭代过程中，样本输出顺序是固定的，在使用DataLoader进行加载时，无法使用shuffle进行打乱，同时，因为在IterableDataset中并未强制限定必须实现__len__()方法（很多时候确实也没法获取数据总量），不能通过len()方法获取数据总量。
2 DataLoad
DataLoader的功能是构建可迭代的数据装载器，在训练的时候，每一个for循环，每一次Iteration，就是从DataLoader中获取一个batch_size大小的数据，节省内存的同时，它还可以实现多进程、数据打乱等处理。我们通过一张图来了解DataLoader数据读取机制：
首先，在for循环中使用了DataLoader，进入DataLoader后，首先根据是否使用多进程DataLoaderIter，做出判断之后单线程还是多线程，接着使用Sampler得索引Index，然后将索引给到DatasetFetcher，在这里面调用Dataset，根据索引，通过getitem得到实际的数据和标签，得到一个batch size大小的数据后，通过collate_fn函数整理成一个Batch Data的形式输入到模型去训练。
在pytorch建模的数据处理、加载流程中，DataLoader应该算是最核心的一步操作DataLoader有很多参数，这里我们列出常用的几个：
- dataset：表示Dataset类，它决定了数据从哪读取以及如何读取；
- batch_size：表示批大小；
- num_works：表示是否多进程读取数据；
- shuffle：表示每个epoch是否乱序；
- drop_last：表示当样本数不能被batch_size整除时，是否舍弃最后一批数据；
- num_workers：启动多少个进程来加载数据。
我们重点说说多进程模式下使用DataLoader，在多进程模式下，每次 DataLoader 创建 iterator 时（遍历DataLoader时，例如，当调用时enumerate(dataloader)），都会创建 num_workers 工作进程。dataset, collate_fn, worker_init_fn 都会被传到每个worker中，每个worker都用独立的进程。
对于映射风格的数据集，即Dataset子类，主线程会用Sampler（采样器）产生indice，并将它们送到进程里。因此，shuffle是在主线程做的
对于迭代器风格的数据集，即IterableDataset子类，因为每个进程都有相同的data复制样本，并在各个进程里进行不同的操作，以防止每个进程输出的数据是重复的，所以一般用 torch.utils.data.get_worker_info() 来进行辅助处理。
这里，torch.utils.data.get_worker_info() 返回worker进程的一些信息（id, dataset, num_workers, seed），如果在主线程跑的话返回None
注意，通常不建议在多进程加载中返回CUDA张量，因为在使用CUDA和在多处理中共享CUDA张量时存在许多微妙之处（文档中提出：只要接收过程保留张量的副本，就需要发送过程来保留原始张量）。建议采用 pin_memory=True ，以将数据快速传输到支持CUDA的GPU。简而言之，不建议在使用多线程的情况下返回CUDA的tensor。
In [313]:
dataload = DataLoader(train_dataset, batch_size=2)
In [315]:
img, label = next(iter(dataload))
In [316]:
img.shape, label
Out[316]:
(torch.Size([2, 3, 224, 224]), tensor([0, 0]))
到此这篇关于Pytorch建模过程中的DataLoader与Dataset的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch建模内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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