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目录

一、背景知识

二、数据预处理与数据集加载

三、Dataset类：定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”

1. __getitem__方法详解

2. __len__方法详解

3. 自定义MNIST数据集类

4. 可视化原始图像

四、DataLoader类：定义“如何批量加载数据”和“加载策略”

五、总结

1. Dataset类的核心要点

2. DataLoader类的核心要点

3. 两者的协同工作

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一、背景知识

MNIST数据集是一个非常经典的数据集，包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片大小为28×28像素，共包含10个类别（0到9的数字）。由于每个数据的维度比较小，既可以视为结构化数据，用机器学习、MLP（多层感知机）训练，也可以视为图像数据，用卷积神经网络训练。

在处理大规模数据集时，显存常常无法一次性存储所有数据，因此需要使用分批训练的方法。PyTorch的DataLoader类可以自动将数据集切分为多个批次（batch），并支持多线程加载数据，从而提高数据加载效率。而Dataset类则用于定义数据集的读取方式和预处理方式。

二、数据预处理与数据集加载

在开始之前，我们需要对数据进行预处理。PyTorch的transforms模块提供了一系列常用的图像预处理操作。以下是我们的预处理流程：

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),  # 转换为张量并归一化到[0,1]transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # MNIST数据集的均值和标准差
])

接下来，我们加载MNIST数据集。如果没有下载过，datasets.MNIST会自动下载：

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',  # 数据存储路径train=True,  # 加载训练集download=True,  # 如果没有数据则自动下载transform=transform  # 应用预处理
)test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',  # 数据存储路径train=False,  # 加载测试集transform=transform  # 应用预处理
)

这里需要注意的是，PyTorch的思路是在数据加载阶段就完成数据的预处理，这与我们通常的“先有数据集，后续再处理”的思路有所不同。

三、Dataset类：定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”

torch.utils.data.Dataset是一个抽象基类，所有自定义数据集都需要继承它并实现两个核心方法：__len__和__getitem__。

• __len__方法：返回数据集的样本总数。

• __getitem__方法：根据索引idx返回对应样本的数据和标签。

这两个方法是PyTorch对数据集的基本要求，只有实现了它们，数据集才能被DataLoader等工具兼容。这类似于一种接口约定，就像函数参数的规范一样。

在Python中，__getitem__和__len__是类的特殊方法（也叫魔术方法），它们不是像普通函数那样直接使用，而是需要在自定义类中进行定义，从而赋予类特定的行为。

1. __getitem__方法详解

__getitem__方法用于让对象支持索引操作。当使用[]语法访问对象元素时，Python会自动调用该方法。例如：

class MyList:def __init__(self):self.data = [10, 20, 30, 40, 50]def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]my_list_obj = MyList()
print(my_list_obj[2])  # 输出：30

通过定义__getitem__方法，MyList类的实例能够像Python内置的列表一样使用索引获取元素。

2. __len__方法详解

__len__方法用于返回对象中元素的数量。当使用内置函数len()作用于对象时，Python会自动调用该方法。例如：

class MyList:def __init__(self):self.data = [10, 20, 30, 40, 50]def __len__(self):return len(self.data)my_list_obj = MyList()
print(len(my_list_obj))  # 输出：5

这里定义的__len__方法，使得MyList类的实例可以像普通列表一样被len()函数调用获取长度。

3. 自定义MNIST数据集类

为了更好地理解Dataset类的使用，我们来实现一个简化版本的MNIST数据集类：

class MNIST(Dataset):def __init__(self, root, train=True, transform=None):# 初始化：加载图片路径和标签self.data, self.targets = fetch_mnist_data(root, train)  # 假设 fetch_mnist_data 是一个函数self.transform = transform  # 预处理操作def __len__(self):return len(self.data)  # 返回样本总数def __getitem__(self, idx):# 获取指定索引的图像和标签img, target = self.data[idx], self.targets[idx]# 应用图像预处理if self.transform is not None:img = self.transform(img)return img, target  # 返回处理后的图像和标签

在这个类中，__getitem__方法负责根据索引获取单个样本，并应用预处理操作（如ToTensor、Normalize）。这就好比厨师在准备单个菜品时，会进行切菜、调味等预处理操作。

4. 可视化原始图像

为了查看数据集中的图像，我们可以定义一个可视化函数imshow，并随机选择一张图片进行展示：

def imshow(img):img = img * 0.3081 + 0.1307  # 反标准化npimg = img.numpy()plt.imshow(npimg[0], cmap='gray')  # 显示灰度图像plt.show()sample_idx = torch.randint(0, len(train_dataset), size=(1,)).item()  # 随机选择一张图片的索引
image, label = train_dataset[sample_idx]  # 获取图片和标签
print(f"Label: {label}")
imshow(image)

四、DataLoader类：定义“如何批量加载数据”和“加载策略”

DataLoader类的职责是将Dataset中的数据批量加载出来，并支持多线程加载，从而提高数据加载效率。它的使用非常简单：

train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=64,  # 每个批次64张图片shuffle=True  # 随机打乱数据
)test_loader = DataLoader(test_dataset,batch_size=1000  # 每个批次1000张图片
)

DataLoader类的主要参数包括：

• dataset：要加载的数据集。

• batch_size：每个批次的样本数量。

• shuffle：是否随机打乱数据。

• num_workers：加载数据时使用的子进程数量，默认为0（不使用多进程）。

DataLoader类可以看作是“服务员”，它将Dataset类准备好的“菜品”（单个样本）按照订单（批量大小、是否打乱等策略）组合并上桌（批量加载）。

五、总结

通过以上内容的学习，我们可以对Dataset类和DataLoader类进行如下的总结：

维度	Dataset	DataLoader
核心职责	定义“数据是什么”和“如何获取单个样本”	定义“如何批量加载数据”和“加载策略”
核心方法	__getitem__（获取单个样本）、__len__（样本总数）	无自定义方法，通过参数控制加载逻辑
预处理位置	在__getitem__中通过transform执行预处理	无预处理逻辑，依赖Dataset返回的预处理后数据
并行处理	无（仅单样本处理）	支持多进程加载（num_workers>0）
典型参数	root（数据路径）、transform（预处理）	batch_size、shuffle、num_workers

1. Dataset类的核心要点

• 定义数据的内容和格式：包括数据存储路径/来源、原始数据的读取方式、样本的预处理逻辑以及返回值格式。

• 实现两个核心方法：__len__和__getitem__，这是PyTorch对数据集的基本要求，也是与DataLoader兼容的关键。

2. DataLoader类的核心要点

• 定义数据的加载方式和批量处理逻辑：通过batch_size控制每个批次的样本数量，通过shuffle决定是否随机打乱数据，通过num_workers设置多进程加载的子进程数量。

• 依赖Dataset返回的预处理后数据：DataLoader本身不负责预处理，而是直接使用Dataset返回的已经预处理好的数据。

3. 两者的协同工作

• Dataset类是“厨师”，负责准备单个样本，包括数据的读取和预处理。

• DataLoader类是“服务员”，负责将“厨师”准备好的单个样本按照订单（批量大小、是否打乱等策略）组合并上桌（批量加载）。

通过Dataset类和DataLoader类的协同工作，我们可以高效地处理和加载大规模数据集，为深度学习模型的训练提供有力支持。

@浙大疏锦行