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目录
一、数据预处理的目的是什么？
二、数据预处理示例
2.1 示例代码
2.2 运行结果
2.3 代码解析
2.3.1 自定义数据集 CustomDataset
2.3.2 创建模拟数据
2.3.3 定义数据增强（transform）
2.3.4 构建数据集 + DataLoader
2.3.5 数据加载
2.3.6 TensorDataset 的简化用法（适合非图像数据）
三、总结口诀
一、数据预处理的目的是什么？
把原始数据 → 变成模型可训练格式：张量形式，标准大小，归一化，增强（如翻转/旋转）。
二、数据预处理示例
2.1 示例代码
import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset
from torchvision import transforms
# ==============================
# 数据预处理(将数据处理成模型可输入的形状)
# ==============================
print("\n" + "=" * 50)
print("数据预处理示例")
print("=" * 50)# 自定义数据集类
class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, targets, transform=None):self.data = dataself.targets = targetsself.transform = transformdef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx]label = self.targets[idx]if self.transform:sample = self.transform(sample)return sample, label# 创建模拟数据
num_samples = 100
data = np.random.randn(num_samples, 3, 32, 32) # 100张32x32的RGB图像
targets = np.random.randint(0, 10, num_samples) # 0-9的标签# 定义转换管道
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), # 转为张量transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)), # 标准化transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转transforms.RandomRotation(15) # 随机旋转±15度
])# 创建数据集和数据加载器
dataset = CustomDataset(data, targets, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=0)# 演示数据加载
print(f"数据集大小: {len(dataset)}")
batch = next(iter(dataloader))
print(f"批数据形状: 输入={batch[0].shape}, 标签={batch[1].shape}")# 使用TensorDataset的简化方法
tensor_x = torch.randn(100, 5) # 特征
tensor_y = torch.randint(0, 2, (100,)) # 二分类标签
tensor_dataset = TensorDataset(tensor_x, tensor_y)
dataloader_simple = DataLoader(tensor_dataset, batch_size=10, shuffle=True)#print(f"批数据形状: 输入={batch[0].shape}, 标签={batch[1].shape}")2.2 运行结果
==================================================
数据预处理示例
==================================================
数据集大小: 100
批数据形状: 输入=torch.Size([16, 32, 3, 32]), 标签=torch.Size([16])2.3 代码解析
2.3.1 自定义数据集 CustomDataset
Dataset 子类，它是 PyTorch 数据加载的标准做法：
# 自定义数据集类
class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, targets, transform=None):self.data = data # 原始数据（图像等）self.targets = targets # 标签（分类结果）self.transform = transform # 预处理方法（可以为 None）def __len__(self):return len(self.data) # 数据集中样本个数def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx] # 第 idx 个图像label = self.targets[idx] # 对应标签if self.transform:sample = self.transform(sample) # 应用 transformreturn sample, label
它的作用就是：
✔ 把你的数据data（比如图片）和targets（比如标签）装进一个可迭代对象
✔ 在训练时，按批（batch）从中抽出样本
▲ def __init__(self, data, targets, transform=None)
定义
▲def __len__(self)
def __len__(self):return len(self.data)计算数据长度
▲def __getitem__(self, idx)
def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx]label = self.targets[idx]if self.transform:sample = self.transform(sample)return sample, labelsample = self.data[idx]
-
从
self.data中取出第idx个样本 -
假设
self.data是一个形状[100, 3, 32, 32]的数组（100张图片），那么这个就是取出第idx张图片 -
类型：通常是
ndarray或张量
label = self.targets[idx]
-
从
self.targets中取出对应的标签 -
比如，如果是图像分类，
targets就是[0, 1, 5, 3, ...]等类别编号 -
所以你现在得到的是一对：
✔ 一张图片
✔ 一个标签
if self.transform:
-
判断你有没有设置
transform -
transform是你传入的转换管道，例如：
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
sample = self.transform(sample)
-
如果设置了
transform，就用它来“处理样本”，比如：-
转为 PyTorch 张量
-
做归一化
-
数据增强（随机翻转、旋转等）
-
📌 注意：标签 label 通常不做 transform，只处理 sample
return sample, label
-
最后，返回处理后的
(样本, 标签)对 -
DataLoader会调用这个方法一次次地取出 batch，例如：
for batch in dataloader:x, y = batch # x 是样本数据，y 是标签
2.3.2 创建模拟数据
data = np.random.randn(100, 3, 32, 32)
targets = np.random.randint(0, 10, 100)
模拟了：
-
100张 32×32 的RGB图像（3通道）→shape=(100, 3, 32, 32) -
100个标签，范围在 0~9（多分类）
2.3.3 定义数据增强（transform）
transforms.Compose([...])
是用来 把多个图像变换步骤“串起来”依次执行 的。
就像你做图像预处理的“流水线”——每个步骤按顺序处理图像。
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), # ① 转换为张量transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)),# ② 标准化transforms.RandomHorizontalFlip(), # ③ 数据增强transforms.RandomRotation(15) # ④ 数据增强
])
每个步骤含义：
| 步骤 | 作用 |
|---|---|
ToTensor() | 把图片/数组转成 PyTorch 张量 |
Normalize((0.5,), (0.5,)) | 将像素值标准化（减均值除方差） |
RandomHorizontalFlip() | 以 50% 概率将图像左右翻转（数据增强） |
RandomRotation(15) | 随机旋转 ±15 度（模拟不同角度） |
是对图像数据进行预处理和增强的过程，目的是为了：
✅ 把原始图像变成模型可以理解的格式
✅ 增强数据多样性，让模型更强健、泛化更好✅ 最终的作用：
让你的训练模型更健壮：
能接受输入是张量
像素值范围适合网络
不容易被方向、角度小变化干扰
在数据不多时有效“制造更多样本”
📌 为啥图像训练前要 transform？
深度学习模型不能直接处理图像（像素），它只理解张量（tensor）！
而且模型容易“过拟合训练数据”，所以我们要用数据增强让它更健壮。
🔍 逐步解释每一行：
① transforms.ToTensor()
把图像数据（PIL Image 或 NumPy 的
[H, W, C]）变成 PyTorch 张量[C, H, W]，并自动把像素值从 [0, 255] 缩放到 [0.0, 1.0]
例子：
原图（HWC）: uint8, [32, 32, 3], 像素0-255
→ 转为张量: float32, [3, 32, 32], 像素0.0-1.0
② transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
对每个像素做标准化：$x' = \frac{x - 0.5}{0.5}$
等价于把像素从[0, 1]映射到[-1, 1]
这么做的好处是：
-
加快模型收敛速度
-
避免某些神经元“激活太强”或“始终为零”
📌 如果是 RGB 图像，应该写成 (0.5, 0.5, 0.5)，不是一个元素！
③ transforms.RandomHorizontalFlip()
以一定概率把图像水平翻转
举个例子：左手 → 右手
作用：增加训练数据的多样性，避免模型只学到“固定方向”
④ transforms.RandomRotation(15)
把图像随机旋转 ±15 度
例如：
-
原图是“狗正面”
-
旋转后变成“狗歪着头”
作用：提升模型对角度变化的鲁棒性
例图（视觉演示）
如果你要训练猫狗分类器：
| 原图 | 水平翻转 | 旋转15° |
|---|---|---|
| 🐶 正面 | 🐶 反方向 | 🐶 歪头 |
这些都“看起来像狗”，但模型可能就不容易学到这些变化，如果不做 transform。
🧠 总结口诀
| 步骤 | 作用 |
|---|---|
ToTensor() | 变成模型能吃的格式 |
Normalize() | 提升训练效率 |
RandomFlip/Rotate | 增强数据多样性，防止过拟合 |
2.3.4 构建数据集 + DataLoader
dataset = CustomDataset(data, targets, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
DataLoader 会：
-
每次给你一小批数据（batch_size=16）
-
每次打乱顺序（shuffle=True）
-
在内部调用你写的
__getitem__方法 -
返回
(sample, label)，也就是图片 + 标签
dataset = CustomDataset(data, targets, transform=transform)
这行代码的意思是：
创建一个“自定义数据集对象”，将原始数据
data和标签targets封装起来，
并设置了一个图像预处理管道transform，让你后续可以直接加载预处理后的数据。
| 关键词 | 说明 |
|---|---|
CustomDataset | 自定义数据集类，封装原始数据 + 标签 |
transform=... | 每次取数据时执行的数据预处理流程 |
__getitem__ | 控制每次加载时具体怎么返回数据 |
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
这行代码的作用是：
把你刚刚创建好的
dataset数据集对象，分批次（每批16个样本）加载，
并在每个 epoch 前打乱顺序，返回一个支持迭代的“批数据提供器”。
🔹 DataLoader(...) 是什么？
PyTorch 提供的一个数据加载器，它能自动帮你：
-
把数据集
Dataset拆分成多个 batch（小批次） -
自动迭代取出每一个 batch（配合
for或next(iter(...))使用） -
（可选）打乱数据顺序
-
（可选）多线程提速（
num_workers参数）
🔹 dataset
就是你传入的数据集对象（比如 CustomDataset(...)），它必须实现两个方法：
__len__ # 返回数据集长度
__getitem__ # 给定索引，返回 (样本, 标签)
🔹 batch_size=16
告诉 DataLoader：
“每次返回 16 个样本为一个批次（mini-batch）。”
这符合深度学习训练的常规方式——批量训练（不是一条一条，而是一批一批地训练）。
🔹 shuffle=True
告诉 DataLoader：
“在每个 epoch 开始前，把样本顺序打乱。”
为什么？
-
避免模型学到“数据的顺序”而不是规律；
-
提高泛化能力（尤其在数据顺序本身有偏差时）；
📊 举个例子：
假设你有 100 个训练样本，写了：
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
那么：
-
每次
next(iter(dataloader))就返回 16 条(x, y)； -
总共返回 7 次（最后一次只返回 4 条）；
-
每个 epoch 会重新打乱数据顺序后再分批次。
| 参数 | 含义 | 举例说明 |
|---|---|---|
dataset | 数据源（继承自 Dataset） | 你自己定义的 CustomDataset |
batch_size=16 | 每次加载 16 个样本 | 即一个训练批次 |
shuffle=True | 每个 epoch 开始前打乱 | 防止模型记住样本顺序 |
2.3.5 数据加载
# 演示数据加载
print(f"数据集大小: {len(dataset)}")
batch = next(iter(dataloader))
print(f"批数据形状: 输入={batch[0].shape}, 标签={batch[1].shape}")
🔹 第一句：len(dataset)
print(f"数据集大小: {len(dataset)}")
这会调用你 CustomDataset 类中定义的：
def __len__(self):return len(self.data)
✅ 输出的是：你有多少张图像数据（样本数量）。例如：100
🔹 第二句：batch = next(iter(dataloader))
这句可以分成两步理解：
① iter(dataloader)
把 dataloader 变成一个迭代器对象，就像你写：
for batch in dataloader:
它其实底层就是自动做了 iter(dataloader)。
② next(...)
从这个迭代器里“取出一个 batch”，也就是第一个小批量的数据。
🔍所以这一句整体意思是：
从 DataLoader 中拿出第一个 mini-batch（批数据），保存在变量 batch 里。
这个 batch 是一个元组，格式如下：
batch = (输入数据张量, 标签张量)
# 等价于
x = batch[0]
y = batch[1]
2.3.6 TensorDataset 的简化用法（适合非图像数据）
tensor_x = torch.randn(100, 5) # 100个样本，每个5维特征
tensor_y = torch.randint(0, 2, (100,)) # 100个二分类标签（0或1）
tensor_dataset = TensorDataset(tensor_x, tensor_y)
dataloader_simple = DataLoader(tensor_dataset, batch_size=10)
这个版本适合：
-
不需要 transform
-
输入特征本身就是张量（如 tabular、嵌入、语音信号等）
✅ 最终输出：
print(f"批数据形状: 输入={batch[0].shape}, 标签={batch[1].shape}")
输出示例：
输入 = torch.Size([16, 3, 32, 32])
标签 = torch.Size([16])
代表：
-
一批 16 张图像，每张是 3×32×32
-
每张图像一个标签，长度为 16
| 语法 | 作用 |
|---|---|
iter(dataloader) | 把数据加载器变成迭代器 |
next(...) | 从中取出一个 batch |
batch = next(iter(...)) | 获取一批样本+标签 |
三、总结口诀
自定义 Dataset = 管理你原始数据结构
transform = 自动处理 & 数据增强
DataLoader = 批量送进模型
TensorDataset = 张量格式数据的快速封装