【小白學習PyTorch教程】五、在 PyTorch 中使用 Datasets 和 DataLoader 自定義數(shù)據(jù)
「@Author：Runsen」
有時候，在處理大數(shù)據(jù)集時，一次將整個數(shù)據(jù)加載到內存中變得非常難。
因此，唯一的方法是將數(shù)據(jù)分批加載到內存中進行處理，這需要編寫額外的代碼來執(zhí)行此操作。對此，PyTorch 已經提供了 Dataloader 功能。
DataLoader
下面顯示了 PyTorch 庫中DataLoader函數(shù)的語法及其參數(shù)信息。
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2,
persistent_workers=False)
幾個重要參數(shù)
dataset：必須首先使用數(shù)據(jù)集構造 DataLoader 類。Shuffle：是否重新整理數(shù)據(jù)。Sampler：指的是可選的 torch.utils.data.Sampler 類實例。采樣器定義了檢索樣本的策略，順序或隨機或任何其他方式。使用采樣器時應將 Shuffle 設置為 false。Batch_Sampler：批處理級別。num_workers：加載數(shù)據(jù)所需的子進程數(shù)。collate_fn：將樣本整理成批次。Torch 中可以進行自定義整理。
加載內置 MNIST 數(shù)據(jù)集
MNIST 是一個著名的包含手寫數(shù)字的數(shù)據(jù)集。下面介紹如何使用DataLoader功能處理 PyTorch 的內置 MNIST 數(shù)據(jù)集。
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision import datasets, transforms
上面代碼，導入了 torchvision 的torch計算機視覺模塊。通常在處理圖像數(shù)據(jù)集時使用，并且可以幫助對圖像進行規(guī)范化、調整大小和裁剪。
對于 MNIST 數(shù)據(jù)集，下面使用了歸一化技術。
ToTensor()能夠把灰度范圍從0-255變換到0-1之間。
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
下面代碼用于加載所需的數(shù)據(jù)集。使用 PyTorchDataLoader通過給定 batch_size = 64來加載數(shù)據(jù)。shuffle=True打亂數(shù)據(jù)。
trainset = datasets.MNIST('~/.pytorch/MNIST_data/', download=True, train=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True)
為了獲取數(shù)據(jù)集的所有圖像，一般使用iter函數(shù)和數(shù)據(jù)加載器DataLoader。
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
print(images.shape)
print(labels.shape)
plt.imshow(images[1].numpy().squeeze(), cmap='Greys_r')
自定義數(shù)據(jù)集
下面的代碼創(chuàng)建一個包含 1000 個隨機數(shù)的自定義數(shù)據(jù)集。
from torch.utils.data import Dataset
import random
class SampleDataset(Dataset):
def __init__(self,r1,r2):
randomlist=[]
for i in range(120):
n = random.randint(r1,r2)
randomlist.append(n)
self.samples=randomlist
def __len__(self):
return len(self.samples)
def __getitem__(self,idx):
return(self.samples[idx])
dataset=SampleDataset(1,100)
dataset[100:120]
最后，將在自定義數(shù)據(jù)集上使用 dataloader 函數(shù)。將 batch_size 設為 12，并且還啟用了num_workers =2 的并行多進程數(shù)據(jù)加載。
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset,batch_size=12, shuffle=True, num_workers=2 )
for i, batch in enumerate(loader):
print(i, batch)
寫在后面
通過幾個示例了解了 PyTorch Dataloader 在將大量數(shù)據(jù)批量加載到內存中的作用。
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