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基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱1

article 2025/3/11 8:32:17

PyTorch涉及数据处理（数据装载、数据预处理、数据增强等）主要工具包及相互关系如图所示

torch.utils.data工具包，它包括以下4个类。

1)Dataset：是一个抽象类，其他数据集需要继承这个类，并且覆写其中的两个方法(_getitem__、__len__)。

2)DataLoader：定义一个新的迭代器，实现批量(batch)读取，打乱数据(shuffle)并提供并行加速等功能。

3)random_split：把数据集随机拆分为给定长度的非重叠的新数据集。

4)*sampler：多种采样函数。

PyTorch可视化处理工具(Torchvision)，其是PyTorch的一个视觉处理工具包，独立于PyTorch，需要另外安装。

pip install torchvision #或conda install torchvision

它包括4个类，各类的主要功能如下。

1)datasets：提供常用的数据集加载，设计上都是继承自torch.utils.data.Dataset，主要包括MMIST、CIFAR10/100、ImageNet和COCO等。

2)models：提供深度学习中各种经典的网络结构以及训练好的模型（如果选择pretrained=True），包括AlexNet、VGG系列、ResNet系列、Inception系列等。

3)transforms：常用的数据预处理操作，主要包括对Tensor及PIL Image对象的操作。

4)utils：含两个函数，一个是make_grid，它能将多张图片拼接在一个网格中；另一个是save_img，它能将Tensor保存成图片。

——————————————————utils.data

utils.data包括Dataset和DataLoader。

torch.utils.data.Dataset为抽象类。自定义数据集需要继承这个类，并实现两个函数，一个是__len__，另一个是__getitem__，前者提供数据的大小(size)，后者通过给定索引获取数据和标签。

__getitem__一次只能获取一个数据，所以需要通过torch.utils.data.DataLoader来定义一个新的迭代器，实现batch读取。

首先我们来定义一个简单的数据集，然后通过具体使用Dataset及DataLoader，给读者一个直观的认识

1)导入需要的模块

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

2)定义获取数据集的类

该类继承基类Dataset，自定义一个数据集及对应标签

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

class TestDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        super(TestDataset, self).__init__()  # 显式调用父类初始化
        self.Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4], [2, 1], [3, 4], [4, 5]], dtype=np.float32)
        self.Label = np.asarray([0, 1, 0, 1, 2], dtype=np.int64)

    def __getitem__(self, index):
        # 将numpy数据转换为Tensor
        txt = torch.from_numpy(self.Data[index])  # 默认float32
        label = torch.tensor(self.Label[index], dtype=torch.long)  # 显式指定类型
        return txt, label

    def __len__(self):
        return len(self.Data)

3）获取数据集中的数据

Test=TestDataset()
print(Test[2]) #相当于调用__getitem__(2)
print(Test.__len__())

以上数据以tuple返回，每次只返回一个样本。实际上，Dateset只负责数据的抽取，调用一次__getitem__只返回一个样本。如果希望批量处理(batch)，还要同时进行shuffle和并行加速等操作，可选择DataLoader。

DataLoader的格式为：

data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=1,
    shuffle=False,
    sampler=None,
    batch_sampler=None,
    num_workers=0,
    collate_fn=<function default_collate at 0x7f108ee01620>,
    pin_memory=False,
    drop_last=False,
    timeout=0,
    worker_init_fn=None,
)

主要参数说明：

• dataset：加载的数据集。

• batch_size：批大小。

• shuffle：是否将数据打乱。

• sampler：样本抽样。

• num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程。

• collate_fn：如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可。

• pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些。

• drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃。

test_loader=data.DataLoader(Test,batch_size=2,shuffle=False,num_workers=2)
for i,traindata in enumerate(test_loader):
    print('i:',i)
    Data,Label=traindata
    print('data:',Data)
    print('Label:',Label)

运行结果：

i: 0
data: tensor([[1, 2],
        [3, 4]])
Label: tensor([0, 1])
i: 1
data: tensor([[2, 1],
        [3, 4]])
Label: tensor([0, 1])
i: 2
data: tensor([[4, 5]])
Label: tensor([2])

从这个结果可以看出，这是批量读取。我们可以像使用迭代器一样使用它，比如对它进行循环操作。不过由于它不是迭代器，我们可以通过iter命令将其转换为迭代器。

dataiter=iter(test_loader)
imgs,labels=next(dataiter)

一般用data.Dataset处理同一个目录下的数据。如果数据在不同目录下，因为不同的目录代表不同类别（这种情况比较普遍），使用data.Dataset来处理就很不方便。不过，使用PyTorch另一种可视化数据处理工具（即torchvision）就非常方便，不但可以自动获取标签，还提供很多数据预处理、数据增强等转换函数

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