torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader
torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。通常结合使用其中的Dataset和DataLoader两个类来加载和处理数据。
Dataset
torch.utils.data.Dataset是一个抽象类，用于表示数据集。
需要用户自己实现两个方法：__len__和__getitem__。
__len__方法返回数据集的大小，__getitem__方法用于根据给定的索引返回一个数据样本。
import torch.utils.data as data
class MyDataset(data.Dataset):
def __init__(self, data_list):
self.data_list = data_list
def __len__(self):
return len(self.data_list)
def __getitem__(self, index):
return self.data_list[index]
DataLoader
torch.utils.data.Dataset用于表示数据集，torch.utils.data.DataLoader用于加载数据，并对数据进行批量处理和随机化。
dataset
要加载的数据集对象，必须是实现了len()和getitem()方法的对象。
batch_size
每个批次的数据量大小，默认为1。batch size的大小会直接影响到模型的训练速度和效果。如果batch size过大，可能会导致内存不足或者训练速度变慢；如果batch size过小，则可能会降低模型的泛化能力。因此，我们需要根据实际情况来选择合适的batch size。
num_workers
num_workers参数用于指定使用多少个进程来加载数据。默认值为0，表示使用主进程加载数据。如果设置为正数，则会使用多个子进程来加载数据，从而提高数据加载的速度。
通过设置num_workers参数为正数来启用多个子进程加载数据，并利用PyTorch的自动混合精度训练（Automatic Mixed Precision, AMP）功能来提高数据加载和处理的速度。
pin_memory
pin_memory参数用于指定是否将数据加载到CUDA主机内存中的固定位置（pinned memory），以提高数据传输效率。默认值为False。
collate_fn
collate_fn参数用于指定如何将样本组合成一个批次。默认情况下，DataLoader将每个样本作为一个单独的元素传递给模型，但在某些情况下，需要将样本组合成一个批次，以便一次性对整个批次进行处理。 默认为None，表示使用默认的方式进行组合。
在某些特殊情况下，我们可能需要自定义collate_fn函数来按照特定的方式组合多个数据样本。例如，在处理图像数据时，可能需要将多个图像拼接成一个大的图像作为输入；在处理文本数据时，可能需要将多个文本序列拼接成一个长的文本序列作为输入。通过自定义collate_fn函数，我们可以轻松实现这些需求。
def my_collate_fn(batch):
# 将样本组合成一个批次
data = [item[0] for item in batch]
target = [item[1] for item in batch]
return [data, target]
my_dataloader = data.DataLoader(my_dataset, batch_size=2, shuffle=True, collate_fn=my_collate_fn)
DataLoader将每个样本作为一个元素传递给my_collate_fn函数，函数将样本组合成一个批次，并返回一个包含数据和目标的列表。
shuffle
是否对数据进行随机洗牌操作，默认为False。通过启用shuffle功能来打乱数据的顺序，可以有效防止模型过拟合。但是需要注意的是，在每个epoch开始时都需要重新打乱数据的顺序，否则会导致模型训练效果不佳。
Sampler
Sampler是一个用于指定数据集采样方式的类，它控制DataLoader如何从数据集中选取样本。PyTorch提供了多种Sampler类，例如RandomSampler和SequentialSampler，分别用于随机采样和顺序采样。如果指定了Sampler，则shuffle参数将被忽略。
from torch.utils.data.sampler import RandomSampler
my_sampler = RandomSampler(my_dataset)
my_dataloader = data.DataLoader(my_dataset, batch_size=2, shuffle=False, sampler=my_sampler)
自定义Sampler
class MySampler(Sampler):
def __init__(self, data_source):
self.data_source = data_source
def __iter__(self):
return iter(range(len(self.data_source)))
def __len__(self):
return len(self.data_source)
MySampler类继承自torch.utils.data.sampler.Sampler类，实现了__iter__和__len__方法。MySampler类的构造函数接受一个数据集作为参数，__iter__方法返回一个迭代器，用于遍历数据集中的样本索引，__len__方法返回数据集中样本的数量。
drop_last
如果数据集大小不能被batch size整除，设置为True可以删除最后一个不完整的批次，默认为False。
