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       在 PyTorch 中，Dataset 和 DataLoader 是处理数据的核心工具。它们的作用是将数据高效地加载到模型中，支持批量处理、多线程加速和数据增强等功能。

一、Dataset：数据集的抽象‌

Dataset 是一个抽象类，用于表示数据集的接口。你需要继承 torch.utils.data.Dataset 并实现以下两个方法：

• __len__(): 返回数据集的总样本数。
• __getitem__(idx): 根据索引 idx 返回一个样本（数据和标签）。

‌示例：自定义 Dataset

import torch
from torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels, transform=None):self.data = dataself.labels = labelsself.transform = transform  # 数据预处理/增强函数def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):sample = {"data": self.data[idx], "label": self.labels[idx]}if self.transform:sample = self.transform(sample)return sample

‌使用场景‌

• 加载图像、文本、表格数据等。
• 支持数据预处理（如归一化、裁剪）和数据增强（如随机翻转）。

二、 DataLoader：高效加载数据‌

DataLoader 负责将 Dataset 包装成一个可迭代对象，支持批量加载、多线程加速和数据打乱。

‌基本用法

from torch.utils.data import DataLoader# 假设 dataset 是你的 CustomDataset 实例
data_loader = DataLoader(dataset,batch_size=32,       # 批量大小shuffle=True,        # 是否打乱数据（训练时建议开启）num_workers=4,       # 多线程加载数据的进程数drop_last=False      # 是否丢弃最后不足一个 batch 的数据
)

 ‌遍历 DataLoader

for batch in data_loader:data = batch["data"]    # 形状：[batch_size, ...]labels = batch["label"] # 形状：[batch_size]# 将数据送入模型训练...

三、pytorch内置数据集

PyTorch 提供了一系列内置数据集，这些数据集可以直接用于训练模型。这些数据集涵盖了多种领域，如图像、文本、音频等。以下是一些常用的PyTorch内置数据集：

图像数据集

1. MNIST: 手写数字数据集，包含0到9的手写数字图片。

   from torchvision import datasets
   mnist_train = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

2. CIFAR10/CIFAR100: 包含彩色图片的数据集，CIFAR10有60000张32x32的彩色图片，分为10个类别；CIFAR100类似但有100个类别。

   cifar10_train = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

3. ImageNet: 包含超过1400万张图片的非常庞大的数据集，常用于图像识别和分类任务。

   import torchvision.datasets as datasets
   imagenet_train = datasets.ImageNet(root='./data', split='train', download=True)

4. STL10: 一个用于计算机视觉研究的小型图像数据集，包含96x96的彩色图片。

   stl10_train = datasets.STL10(root='./data', split='train', download=True)

5. SVHN: 包含数字图片的数据集，与MNIST类似但包含更多实际场景的图片。

   svhn_train = datasets.SVHN(root='./data', split='train', download=True, transform=transform)

文本数据集

    1.Text8: 一个用于自然语言处理的小型文本数据集。

from torchtext.datasets import Text8
text8_train = Text8(split=('train',))

    2. AG_NEWS: 包含新闻文章的文本数据集，分为4个类别。

from torchtext.datasets import AG_NEWS
ag_news_train = AG_NEWS(split=('train',))

音频数据集  

  1. Speech Commands: 一个用于语音识别的数据集，包含约65,000个单词发音的音频文件。 

from torchaudio.datasets import SPEECHCOMMANDS
speech_commands = SPEECHCOMMANDS(root="./data", download=True)

 使用方法
要使用这些数据集，首先需要导入torchvision（对于图像数据集）、torchtext（对于文本数据集）或torchaudio（对于音频数据集），然后使用其提供的类来加载数据。通常还包括一些数据预处理步骤，例如转换（transforms）。

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import datasetstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
mnist_train = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

四、完整代码示例

步骤 1：创建数据集

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# 生成示例数据（假设是 10 个样本，每个样本是长度为 5 的向量）
data = np.random.randn(10, 5)
labels = np.random.randint(0, 2, size=(10,))  # 二分类标签class MyDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels):self.data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)self.labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.long)def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):return {"data": self.data[idx],"label": self.labels[idx]}dataset = MyDataset(data, labels)

‌步骤 2：创建 DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset,batch_size=2,shuffle=True,num_workers=2
)

 ‌步骤 3：使用 DataLoader 训练模型

model = ...  # 你的模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(10):for batch in data_loader:x = batch["data"]y = batch["label"]# 前向传播outputs = model(x)loss = loss_fn(outputs, y)# 反向传播optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()

五、常见问题解决

‌（1）数据格式不匹配‌

• ‌问题‌：DataLoader 返回的数据形状与模型输入不匹配。
• ‌解决‌：检查 Dataset 的 __getitem__ 返回的数据类型和形状，确保与模型输入一致。

‌（2）多线程加载卡顿‌

• ‌问题‌：设置 num_workers>0 时程序卡死或报错。
• ‌解决‌：在 Windows 系统中，多线程可能需要将代码放在 if __name__ == "__main__": 块中运行。

‌（3）数据增强‌

• 使用 torchvision.transforms 中的工具（如 RandomCrop、RandomHorizontalFlip）对图像数据进行增强：

  from torchvision import transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]),
  ])
  

‌（4）内存不足‌

• 对于大型数据集，使用 torch.utils.data.DataLoader 的 persistent_workers=True（PyTorch 1.7+）或优化数据加载逻辑。

六、高级功能

• 分布式训练‌：使用 torch.utils.data.distributed.DistributedSampler 配合多 GPU。
• ‌预加载数据‌：使用 torch.utils.data.TensorDataset 直接加载 Tensor 数据。
• ‌自定义采样器‌：通过 sampler 参数控制数据采样顺序（如平衡类别采样）。