深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

数据加载基础架构

核心类关系图

torch.utils.data
├── Dataset (抽象基类)
├── DataLoader (数据加载器)
├── Sampler (采样策略)
├── BatchSampler (批量采样)
└── IterableDataset (流式数据集)

1、Dataset类详解

自定义数据集模板

from torch.utils.data import Dataset

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir, transform=None):
        self.file_list = glob.glob(f"{data_dir}/*.jpg")
        self.labels = self._load_labels()
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.file_list)

    def __getitem__(self, idx):
        image = Image.open(self.file_list[idx])
        label = self.labels[idx]
        
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
            
        return image, label

    def _load_labels(self):
        # 实现标签加载逻辑
        return [...]

关键方法说明：

• init: 初始化数据路径、预处理方法等

• len: 返回数据集样本总数

• getitem: 根据索引返回单个样本数据

2、DataLoader核心参数解析

基础配置示例

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(
    dataset=dataset,
    batch_size=64,
    shuffle=True,
    num_workers=4,
    pin_memory=True,
    drop_last=False
)

参数详解表

参数	类型	默认值	作用
batch_size	int	1	批量大小
shuffle	bool	False	是否打乱数据顺序
sampler	Sampler	None	自定义采样策略
batch_sampler	Sampler	None	批量采样策略
num_workers	int	0	数据加载子进程数
collate_fn	callable	default_collate	批量样本处理函数
pin_memory	bool	False	是否锁页内存加速传输
drop_last	bool	False	是否丢弃最后不完整批次

3、数据增强

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现