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datasetgetitem_PyTorch 之Dataset和DataLoader

news 来源：原创 2024/5/6 3:30:32

介绍

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。

1.torch.utils.data.dataset这样的抽象类可以用来创建数据集。学过面向对象的应该清楚，抽象类不能实例化，因此我们需要构造这个抽象类的子类来创建数据集，并且我们还可以定义自己的继承和重写方法。

2.这其中最重要的就是len和getitem这两个函数，前者给出数据集的大小，后者是用于查找数据和标签。

3.torch.utils.data.DataLoader是一个迭代器，方便我们去多线程地读取数据，并且可以实现batch以及shuffle的读取等。

Dataset的创建和使用

import

<__main__.subDataset object at 0x7f190be69150>
dataset大小为： 4
(tensor([1., 2.]), tensor([0], dtype=torch.int32))
(tensor([1., 2.]), tensor([0], dtype=torch.int32))

代码中写了关键步骤的详细解释

但值得注意的地方是：

class subDataset(Dataset.Dataset):

如果只写了Dataset而不是Dataset.Dataset，则会报错：module.init() takes at most 2 arguments (3 given)

因为Dataset是module模块，不是class类，所以需要调用module里的class才行，因此是Dataset.Dataset！

DataLoader的创建和使用

import torch
import torch.utils.data.dataset as Dataset
#引入DataLoader：
import torch.utils.data.dataloader as DataLoader
import numpy as np
 
Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])
#创建子类
class subDataset(Dataset.Dataset):
    #初始化，定义数据内容和标签
    def __init__(self, Data, Label):
        self.Data = Data
        self.Label = Label
    #返回数据集大小
    def __len__(self):
        return len(self.Data)
    #得到数据内容和标签
    def __getitem__(self, index):
        data = torch.Tensor(self.Data[index])
        label = torch.IntTensor(self.Label[index])
        return data, label
 
if __name__ == '__main__':
    dataset = subDataset(Data, Label)
    print(dataset)
    print('dataset大小为：', dataset.__len__())
    print(dataset.__getitem__(0))
    print(dataset[0])
 
    #创建DataLoader迭代器
    #创建DataLoader，batch_size设置为2，shuffle=False不打乱数据顺序，num_workers= 4使用4个子进程：
    dataloader = DataLoader.DataLoader(dataset,batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 4)
    #使用enumerate访问可遍历的数组对象：
    for i, item in enumerate(dataloader):
        print('i:', i)
        data, label = item
        print('data:', data)
        print('label:', label)

<__main__.subDataset object at 0x7fc08d46cdd0>
dataset大小为： 4
(tensor([1., 2.]), tensor([0], dtype=torch.int32))
(tensor([1., 2.]), tensor([0], dtype=torch.int32))
i: 0
data: tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]])
label: tensor([[0],
        [1]], dtype=torch.int32)
i: 1
data: tensor([[5., 6.],
        [7., 8.]])
label: tensor([[0],
        [2]], dtype=torch.int32)

可以看到两个对象，因为对象数*batch_size就是数据集的大小len