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pytorch 自定义Dataset类

article 2024/11/19 19:46:10

torch.utils.data.Dataset 是 PyTorch 数据处理模块中的一个核心类，用于表示一个数据集。通过继承和自定义 Dataset 类，用户可以轻松管理和加载各种类型的数据，如图像、文本、时间序列等。

1. `Dataset` 类的作用

Dataset 提供了一种标准接口，方便用户自定义数据加载逻辑，尤其是对于大型数据集。每个自定义的数据集类需要实现两个核心方法：

__len__()：返回数据集中样本的数量。
__getitem__(index)：根据给定的索引返回数据集中的一个样本（通常包括特征和标签）。

2. 自定义 `Dataset`

Dataset 是一个抽象类，因此你需要通过继承它来定义自己的数据集，并实现其中的 __len__ 和 __getitem__ 方法。以下是如何自定义一个简单的 Dataset 的示例。

示例代码

import torch
from torch.utils.data import Dataset

# 自定义数据集类，继承自 torch.utils.data.Dataset
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        # 初始化数据集，传入数据和标签
        self.data = data
        self.labels = labels

    def __len__(self):
        # 返回数据集中样本的数量
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        # 根据索引返回一个样本和其对应的标签
        sample = self.data[idx]
        label = self.labels[idx]
        return sample, label

# 示例数据
data = torch.randn(100, 3)  # 100 个样本，每个样本有 3 个特征
labels = torch.randint(0, 2, (100,))  # 100 个样本的标签，二分类（0 或 1）

# 创建数据集实例
dataset = MyDataset(data, labels)

# 访问数据集中的第一个样本
sample, label = dataset[0]
print("Sample:", sample)
print("Label:", label)

解释：

__init__(self, data, labels)：构造函数中，我们将数据和标签传入并保存为类的成员变量。
__len__(self)：返回数据集的样本数量。
__getitem__(self, idx)：根据索引 idx，返回数据和标签。

3. 与 `DataLoader` 配合使用

自定义的 Dataset 类通常与 DataLoader 配合使用。DataLoader 提供了批量数据加载、打乱顺序、并行加载等功能。

from torch.utils.data import DataLoader

# 使用 DataLoader 加载数据集
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 迭代 DataLoader
for batch_data, batch_labels in dataloader:
    print(batch_data, batch_labels)

解释：