上节回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归

一、 DataLoader

torch.utils.data.Dataloader

功能：DataLoader类位于Pytorch的utils类中，构建可迭代的数据装载器。我们在训练的时候，每一个for循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取一个batch_size大小的数据的。

• dataset：Dataset类，决定数据从哪读取及如何读取

• batchsize：批大小

• num_works：是否多进程读取数据,可以减少数据读取时间，加快训练速度（一般设为4,8,16）

• shuffle：每个epoch是否乱序

• drop_last：当样本数不能被batchsize整除时，是否舍弃最后一批数据

注意：Epoch、Iteration和Batchsize之间的关系

Epoch：所有训练样本都已输入到模型中，称为一个epoch

Iteration：一批样本输入到模型中，称之为一个Iteration

Batchsize：批大小，决定一个Epoch有多少个Iteration

举个栗子：

例 1：样本总数：80  ， Batchsize：8

1 Epoch = 10 Iteration

例 2：样本总数 87   ， Batchsize：8

1 Epoch = 10 Iteration ——>  drop_last = True

1 Epoch = 11 Iteration ——> drop_last = False

具体代码段如下：

dataloader = DataLoader(dogsdset,batch_size=32,num_workers=2)
for imgs , labels in dataloader:
   #在数据集上应用深度学习算法

二、Dataset

torch.utils.data.Dataset

功能：用来定义数据从哪里读取以及如何读取。Dataset抽象类，所有自定义的Dataset需要继承它，并且复写

__getitem__()
getitem #接收一个索引，返回一个样本

• __init__：在初始化过程中，应该输入数据目录信息和其他允许访问的信息。例如从csv文件加载数据，也可以使用加载文件名列表，其中每个文件名代表一个数据。注意：在该过程中还未加载数据。

• __len__： 该方法用于返回数据集的大小。例如，如果某些目录中有一些图像，则必须实现一种对构成该数据集文件总数进行计数的方法。

• getitem：该方法用于接收一个索引idx，返回一个样本并返回数据集中对应的数据和标签，是数据加载的核心方法。

具体代码段如下：

class DogVSCatDataset(Dataset): 
    def _init_(self, root_dir, size=(224,224)):
        self.files = glob(root_dir)
        self.size = size
    def _len_(self):
        return len(self.files)
    def _getitem_(self,idx):
        img = np.asarray(Image.open(self.files[idx]).resize(self.size))
        label = self.files[idx].split('/')[-2]
        return img, label

三、数据读取

数据读取包含 3 个方面

• 读取哪些数据：每个 Iteration 读取一个 Batchsize 大小的数据，每个 Iteration 应该读取哪些数据。
• 从哪里读取数据：如何找到硬盘中的数据，应该在哪里设置文件路径参数
• 如何读取数据：不同的文件需要使用不同的读取方法和库。

流程解读：

DataLoader的作用就是构建一个数据装载器， 根据我们提供的batch_size的大小， 将数据样本分成一个个的batch去训练模型，而这个分的过程中需要把数据取到，这个就是借助Dataset的getitem方法。

这样也就清楚了，如果我们想使用Pytorch读取数据的话，首先应该自己写一个MyDataset，这个要继承Dataset类并且实现里面的__getitem__（self，idx）方法，在这里面告诉机器怎么去读数据,运算根据每次调用时的idx返回对应元素。 当然这里还有个细节，就是还要覆盖里面的__len__（self）方法，这个是告诉机器一共有多少个样本数据。 要不然机器没法去根据batch_size的个数去确定有多少批数据。这个写起来也很简单，返回总的样本的个数即可。

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

这样， 机器就可以根据Dataset去硬盘中读取数据，接下来就是用DataLoader构建一个可迭代的数据装载器，传入如何读取数据的机制Dataset，传入batch_size, 就可以返回一批批的数据了。 当然这个装载器具体使用是在模型训练的时候。 当然，由于DataLoader是一个可迭代对象，当我们构建完毕之后，也可以简单的看下里面的数据到底长什么样， 大致代码是：

for x, y in train_loader:
  print(x, y)
  break
# 这样应该能看到一个批次的数据

以上就是Pytorch读取机制DataLoader和Dataset的原理部分了。

本文参考：

[PyTorch 学习笔记] 2.1 DataLoader 与 DataSet - 知乎 (zhihu.com)

系统学习Pytorch笔记三：Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms)