Pytorch : Dataset和DataLoader

一、综述

Dataset :对数据进行抽象，将数据包装为Dataset类。
DataLoader:在 Dataset之上对数据进行进一步处理，包括进行乱序处理，获取一个batch_size的数据等。

二、Dataset

在Dataset类中必须重新 getitem()、len()两个方法。

1. 创建数据

ss=np.linspace(1,100,100)
np.savetxt("sample_data.txt", ss.reshape(-1,4))

数据格式如下所示：

2. 创建自定义Dataset

import numpy as np
import torch as t
from torch.utils.data import Dataset

class MyDataSet(Dataset):
    def __init__(self):
        
        #使用numy读取数据
        txt_data = np.loadtxt('sample_data.txt')
        #取数据前三列为x
        self._x = t.from_numpy(txt_data[:,:3])
        #取数据最后一列为target值
        self._y = t.from_numpy(txt_data[:,-1])
        #获取数据的长度
        self._len = len(txt_data)
        
    def __getitem__(self,item):
        #item对应的一条数据，可以是一张图，可以是一句话，总之 记住，一条数据。
        return self._x[item],self._y[item]
    
    def __len__(self):
        #带训练数据的总长度, 如果是dataframe, 直接len(df)即可，或者在init的时候传入了长度，直接返回
        return self._len

dataset =  MyDataSet()
print(len(dataset))
data =next(iter(dataset))
print(data)

三、 DataLoader

关键参数：

• dataset ：数据集
• batch_size ： 一个批次的大小
• shuffle : 是否乱序处理
• sampler:非常简单的多线程方法, 只要设置为>=1, 就可以多线程预读数据啦.
• drop_last:如果数据集大小不能整除batch_size的话，是否删除最后一个batch

from torch.utils.data import DataLoader

data = MyDataSet()
dataloader = DataLoader(data,batch_size=4,shuffle=True,drop_last=True,num_workers=0)

for i,data in enumerate(dataloader):
    print('batch---->',i+1)
    inputs,labels=data
    print(inputs)
    print(labels)
    print("*"*30)

四、random_split

pytorch中 random_split类似于 sklearn中的train_test_split类似的功能，将数据切分为训练集、测试集、验证集。

from torch.utils.data import random_split

all_length =len(dataset)
train_size =int(0.8*all_length)
test_size = all_length - train_size

#切分数据集
train_dataset,test_dataset = random_split(dataset,[train_size,test_size])
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=3, shuffle=True, num_workers=0)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=3, shuffle=False, num_workers=0)
for i,curr_data in enumerate(train_loader):
    print('batch---->',i+1)
    inputs,labels=curr_data
    print(inputs)
    print(labels)
    print("*"*30)
    ```
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