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torch工具类Dataset和DataLoader

对于NN模型训练来说，需要将数据转换成torch识别的数据类型，才能喂给模型。pytorch中，通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。

• Dataset定义了数据集的内容，类似一个列表的数据结构，有确定的长度，能够用索引获取数据集中的元素。
• DataLoader定义了按batch加载数据集的方法，它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，每次迭代输出一个batch的数据。DataLoader能够控制batch的大小，batch中元素的采样方法，以及将batch结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。

batch_size: how many samples per batch to load
shuffle: set to ``True`` to have the data reshuffled at every epoch (default: ``False``).
drop_last: set to ``True`` to drop the last incomplete batch

自定义DataSet都需要集成DataSet父类，复写 __init__，__getitem__和__len__方法。

from numpy.ma.core import shape
from torch.utils.data import Dataset
import torchclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, dataList, labelList):self.dataList = dataListself.labelList = labelListdef __getitem__(self, idx):return self.dataList[idx], self.labelList[idx]def __len__(self):return len(self.labelList)dataList, labelList = torch.randn(1000,3),torch.randint(low=0, high=2, size=(1000,)).float()
dataset_test = MyDataset(dataList, labelList)

用DataLoader读取Dataset的数据

dl = DataLoader(dataset_test, batch_size=4, drop_last=True)
data, label = next(iter(dl))
print("data=", data)
print("label=", label)

Dataset的创建方法

Dataset创建数据集常用的方法有：

• 继承 torch.utils.data.Dataset 创建自定义数据集，如上；
• 使用 torch.utils.data.TensorDataset 根据Tensor创建数据集；
• 使用 torchvision.datasets.ImageFolder 根据图片目录创建图片数据集。

使用torchvision提供的数据集

数据集地址：# https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html#built-in-datasets

from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 下载训练集
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./trainset", train=True, download=True)
# 下载测试集
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./trainset", train=False, download=True)
# 查看数据类型
print(test_set[0])
print(test_set.classes)# 做数据转换，从PIL>tensor
dataset_compose = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
])# 利用tensorboard展示浏览图像
writer = SummaryWriter("cifar10")
for i in range(10):img, target = test_set[i]writer.add_image("test_set", dataset_compose(img), i)writer.close()

DataLoader的使用

test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./trainset", train=False, download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_set, batch_size=4, shuffle=True, drop_last=False)
for data in test_loader:imgs, targets = dataprint(imgs.shape)print(targets)

通过dataloader可一次性从数据集中取多少数据，并且可以设定采样情况。