写在之前
介绍
Pytorch深度学习框架优势之一是python优先，源代码由python代码层和C语言代码层组成，一般只需要理解python代码层就可以深入理解pytorch框架的计算原理。所以学习pytorch源码需要熟练掌握python语言的各种使用技巧。
在处理任何机器学习问题之前都需要数据读取，并进行预处理。Pytorch提供了许多方法使得数据读取和预处理变得很容易。
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torch.utils.data.Dataset是代表自定义数据集方法的抽象类，你可以自己定义你的数据类继承这个抽象类，非常简单，只需要定义__len__和__getitem__这两个方法就可以。
- 通过继承
torch.utils.data.Dataset的这个抽象类，我们可以定义好我们需要的数据类。当我们通过迭代的方式来取得每一个数据，但是这样很难实现取batch，shuffle或者多线程读取数据，所以pytorch还提供了一个简单的方法来做这件事情，通过torch.utils.data.DataLoader类来定义一个新的迭代器，用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入。
总之，通过torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader这两个类，使数据的读取变得非常简单，快捷。
这两个抽象类中用到的python知识点
能够熟练的使用python语言的技巧，是理解pytorch源码的关键。在torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader这两个类中会用到python抽象类的魔法方法，包括__len__(self)，__getitem__(self)和__iter__(self)
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__len__(self) 定义当被len()函数调用时的行为（返回容器中元素的个数）
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__getitem__(self)定义获取容器中指定元素的行为，相当于self[key]，即允许类对象可以有索引操作。
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__iter__(self)定义当迭代容器中的元素的行为
下面通过介绍python定制容器的方式来介绍__len__(self)，__getitem__(self)两种方法。
在python中，像序列类型（如列表，元组和字符串）或映射类型（如字典）都属于容器类型。讲定制容器，那就必须要知道，定制容器有关的一些协议：
- 如果你希望定制的容器是不可变的话，你只需要定义
__len__()和__getitem__这两个魔法方法。
- 如果你希望定制的容器是可变的话，除了
__len__()和__getitem__这两个魔法方法，还需要定义__setitem__()和__delitem__()两个方法。
小案例：编写一个不可变的自定义列表，要求记录列表中每个元素被访问的次数。
class CountList:
def __init__(self, *args):
self.values = [x for x in args]
self.count = {
}.fromkeys(range(len(self.values)),0)
# 这里使用列表的下标作为字典的键，注意不能用元素作为字典的键
# 因为列表的不同下标可能有值一样的元素，但字典不能有两个相同的键
def __len__(self):
return len(self.values)
def __getitem__(self, key):
self.count[key] += 1
return self.values[key]
c1 = CountList(1,3,5,7,9)
c2 = CountLIst(2,4,6,8,10)
# 调用
c1[1] ## 3
c2[1] ## 4
c1[1] + c2[1] ## 7
c1.count ## {0:0,1:2,2:0,3:0,4:0}
c2.count ## {0:0,1:2,2:0,3:0,4:0}
接下来讲解__iter__(self)方法。这个魔法方法是在python构造迭代器的时候需要定义的。迭代的意思类似于循环，每一次重复的过程被称为一次迭代的过程，而每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值。提供迭代方法的容器称为迭代器，通常接触的迭代器有序列（列表、元组和字符串）还有字典也是迭代器，都支持迭代操作。那么实现迭代器的魔法方法有两个：
__iter__()-
__next__()
一个容器如果是迭代器，那就必须实现__iter__()魔法方法，这个方法实际上是返回迭代器本身。接下来重点要实现的是__next__()魔法方法，因为它决定了迭代的规则。举个简单的例子：
class Fibs:
def __init__(self, n=20):
self.a = 0
self.b = 1
self.n = n
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
self.a, self.b = self.b, self.a + self.b
if self.a > self.n:
raise StopIteration
return self.a
## 调用
fibs = Fibs()
for each in fibs:
print(each)
## 输出
1
1
2
3
5
8
13
torch.utils.data.Dataset类
源码：
class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets should subclass it. All subclasses should override
``__len__``, that provides the size of the dataset, and ``__getitem__``,
supporting integer indexing in range from 0 to len(self) exclusive.
"""
def __getitem__(self, index):
raise NotImplementedError
def __len__(self):
raise NotImplementedError
def __add__(self, other):
return ConcatDataset([self, other])
一个用来表示数据集的抽象类，其他所有的数据集都应该是这个类的子类，并且需要重写__len__和__getitem__。
torch.utils.data.DataLoader类
DataLoader类源码如下。先看看__init__中的几个重要的输入：1、dataset，这个就是PyTorch已有的数据读取接口（比如torchvision.datasets.ImageFolder）或者自定义的数据接口的输出，该输出要么是torch.utils.data.Dataset类的对象，要么是继承自torch.utils.data.Dataset类的自定义类的对象。2、batch_size，根据具体情况设置即可。3、shuffle，一般在训练数据中会采用。4、collate_fn，是用来处理不同情况下的输入dataset的封装，一般采用默认即可，除非你自定义的数据读取输出非常少见。5、batch_sampler，从注释可以看出，其和batch_size、shuffle等参数是互斥的，一般采用默认。6、sampler，从代码可以看出，其和shuffle是互斥的，一般默认即可。7、num_workers，从注释可以看出这个参数必须大于等于0，0的话表示数据导入在主进程中进行，其他大于0的数表示通过多个进程来导入数据，可以加快数据导入速度。8、pin_memory，注释写得很清楚了： pin_memory (bool, optional): If True, the data loader will copy tensors into CUDA pinned memory before returning them. 也就是一个数据拷贝的问题。9、timeout，是用来设置数据读取的超时时间的，但超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。
在__init__中，RandomSampler类表示随机采样且不重复，所以起到的就是shuffle的作用。BatchSampler类则是把batch size个RandomSampler类对象封装成一个，这样就实现了随机选取一个batch的目的。这两个采样类都是定义在sampler.py脚本中，地址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/sampler.py。以上这些都是初始化的时候进行的。当代码运行到要从torch.utils.data.DataLoader类生成的对象中取数据的时候，比如：
train_data=torch.utils.data.DataLoader(…)
for i, (input, target) in enumerate(train_data):
…
就会调用DataLoader类的__iter__方法，__iter__方法就一行代码：return DataLoaderIter(self)，输入正是DataLoader类的属性。因此当调用__iter__方法的时候就牵扯到另外一个类：DataLoaderIter，接下来介绍。
class DataLoader(object):
r"""
Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides
single- or multi-process iterators over the dataset.
