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自上而下理解三者关系
首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（num_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。
class DataLoader(object):
...
def __next__(self):
if self.num_workers == 0:
indices = next(self.sample_iter) # Sampler
batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) # Dataset
if self.pin_memory:
batch = _utils.pin_memory.pin_memory_batch(batch)
return batch在阅读上面代码前，我们可以假设我们的数据是一组图像，每一张图像对应一个index，那么如果我们要读取数据就只需要对应的index即可，即上面代码中的indices，而选取index的方式有多种，有按顺序的，也有乱序的，所以这个工作需要Sampler完成，现在你不需要具体的细节，后面会介绍，你只需要知道DataLoader和Sampler在这里产生关系。
那么Dataset和DataLoader在什么时候产生关系呢？没错就是下面一行。我们已经拿到了indices，那么下一步我们只需要根据index对数据进行读取即可了。
再下面的if语句的作用简单理解就是，如果pin_memory=True,那么Pytorch会采取一系列操作把数据拷贝到GPU，总之就是为了加速。
综上可以知道DataLoader，Sampler和Dataset三者关系如下：
在阅读后文的过程中，你始终需要将上面的关系记在心里，这样能帮助你更好地理解。
Sampler
参数传递
要更加细致地理解Sampler原理，我们需要先阅读一下DataLoader 的源代码，如下：
class DataLoader(object):
def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate,
pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
worker_init_fn=None)可以看到初始化参数里有两种sampler：sampler和batch_sampler，都默认为None。前者的作用是生成一系列的index，而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组，得到一个又一个batch的index。例如下面示例中，BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。
>>>in : list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=False))
>>>out: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]Pytorch中已经实现的Sampler有如下几种：
-
SequentialSampler -
RandomSampler -
WeightedSampler -
SubsetRandomSampler
需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系，这个你可以通过阅读源码更深地理解，这里只做总结：
-
如果你自定义了
batch_sampler,那么这些参数都必须使用默认值：batch_size,shuffle,sampler,drop_last. -
如果你自定义了
sampler，那么shuffle需要设置为False -
如果
sampler和batch_sampler都为None,那么batch_sampler使用Pytorch已经实现好的BatchSampler,而sampler分两种情况： -
若
shuffle=True,则sampler=RandomSampler(dataset) -
若
shuffle=False,则sampler=SequentialSampler(dataset)
如何自定义Sampler和BatchSampler？
仔细查看源代码其实可以发现，所有采样器其实都继承自同一个父类，即Sampler,其代码定义如下：
class Sampler(object):
r"""Base class for all Samplers.
Every Sampler subclass has to provide an :meth:`__iter__` method, providing a
way to iterate over indices of dataset elements, and a :meth:`__len__` method
that returns the length of the returned iterators.
.. note:: The :meth:`__len__` method isn't strictly required by
:class:`~torch.utils.data.DataLoader`, but is expected in any
calculation involving the length of a :class:`~torch.utils.data.DataLoader`.
"""
def __init__(self, data_source):
pass
def __iter__(self):
raise NotImplementedError
def __len__(self):
return len(self.data_source)所以你要做的就是定义好__iter__(self)函数，不过要注意的是该函数的返回值需要是可迭代的。例如SequentialSampler返回的是iter(range(len(self.data_source)))。
另外BatchSampler与其他Sampler的主要区别是它需要将Sampler作为参数进行打包，进而每次迭代返回以batch size为大小的index列表。也就是说在后面的读取数据过程中使用的都是batch sampler。
Dataset
Dataset定义方式如下：
class Dataset(object):
def __init__(self):
...
def __getitem__(self, index):
return ...
def __len__(self):
return ...上面三个方法是最基本的，其中__getitem__是最主要的方法，它规定了如何读取数据。但是它又不同于一般的方法，因为它是python built-in方法，其主要作用是能让该类可以像list一样通过索引值对数据进行访问。假如你定义好了一个dataset，那么你可以直接通过dataset[0]来访问第一个数据。在此之前我一直没弄清楚__getitem__是什么作用，所以一直不知道该怎么进入到这个函数进行调试。现在如果你想对__getitem__方法进行调试，你可以写一个for循环遍历dataset来进行调试了，而不用构建dataloader等一大堆东西了，建议学会使用ipdb这个库，非常实用！！！以后有时间再写一篇ipdb的使用教程。另外，其实我们通过最前面的Dataloader的__next__函数可以看到DataLoader对数据的读取其实就是用了for循环来遍历数据,不用往上翻了，我直接复制了一遍，如下：
class DataLoader(object):
...
def __next__(self):
if self.num_workers == 0:
indices = next(self.sample_iter)
batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) # this line
if self.pin_memory:
batch = _utils.pin_memory.pin_memory_batch(batch)
return batch我们仔细看可以发现，前面还有一个self.collate_fn方法，这个是干嘛用的呢?在介绍前我们需要知道每个参数的意义：
-
indices: 表示每一个iteration，sampler返回的indices，即一个batch size大小的索引列表 -
self.dataset[i]: 前面已经介绍了，这里就是对第i个数据进行读取操作，一般来说self.dataset[i]=(img, label)
看到这不难猜出collate_fn的作用就是将一个batch的数据进行合并操作。默认的collate_fn是将img和label分别合并成imgs和labels，所以如果你的__getitem__方法只是返回 img, label,那么你可以使用默认的collate_fn方法，但是如果你每次读取的数据有img, box, label等等，那么你就需要自定义collate_fn来将对应的数据合并成一个batch数据，这样方便后续的训练步骤。
