深度学习（五）——DatadLoader的使用
我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。
摘要：我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。
一、DataLoader简介
官网地址:
1. DataLoder类
class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=None, persistent_workers=False, pin_memory_device='')
由此可见，DataLoder必须需要输入的参数只有\(dataset\)。
2. 参数说明
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dataset(Dataset): 数据集的储存的路径位置等信息
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batch_size(int): 每次取数据的数量，比如batchi_size=2，那么每次取2条数据
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shuffle(bool): True: 打乱数据(可以理解为打牌中洗牌的过程); False: 不打乱。默认为False
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num_workers(int): 加载数据的进程，多进程会更快。默认为0，即用主进程进行加载。但在windows系统下，num_workers如果非0，可能会出现 BrokenPipeError[Error 32] 错误
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drop_last(bool): 比如我们从100条数据中每次取3条，到最后会余下1条，如果drop_last=True，那么这条数据会被舍弃（即只要前面99条数据）；如果为False，则保留这条数据
二、DataLoader实操
- 数据集仍然采用上一篇的CIFAR10数据集
1. DataLoader取数据的逻辑
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首先import dataset，dataset会返回一个数据的img和target
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然后import dataloder，并设置\(batch\_size\)，比如\(batch\_size=4\)，那么dataloder会获取这些数据：dataset[0]=img0, target0; dataset[1]=img1, target1; dataset[2]=img2, target2; dataset[3]=img3, target3. 并分别将其中的4个img和4个target进行打包，并返回打包好的imgs和targets
比如下面这串代码：
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
#测试集，并将PIL数据转化为tensor类型
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
#batch_size=4:每次从test_data中取4个数据集并打包
test_loader=DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
这里的test_loader会取出test_data[0]、test_data[1]、test_data[2]、test_data[3]的img和target，并分别打包。返回两个参数：打包好的imgs，打包好的taregts
2. 如何取出DataLoader中打包好的img、target数据
（1）输出打包好的img、target
代码示例如下：
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
#测试集，并将PIL数据转化为tensor类型
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())
#batch_size=4:每次从test_data中取4个数据集并打包
test_loader=DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
#测试数据集中第一章图片及target
img, target=test_data[0]
print(img.shape)
print(target)
#取出test_loader中的图片
for data in test_loader:
imgs,targets = data
print(imgs.shape) #[Run] torch.Size([4, 3, 32, 32]) 4张图片打包，3通道，32×32
print(targets) #[Run] tensor([3, 5, 2, 7]) 4张图，每张图片对应的标签分别是3，5，2，7（某一次print的举例，每次print结果不太一样）
在11行处debug一下可以发现，test_loader中有个叫sampler的采样器，采取的是随机采样的方式，也就是说这batch_size=4时，每次抓取的4张图片都是随机抓取的。
（2）展示图片
用tensorboard就可以可视化了，具体操作改一下上面代码最后的for循环就好了
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer=SummaryWriter("dataloder")
step=0 #tensorboard步长参数
for data in test_loader:
imgs,targets = data
# print(imgs.shape) #[Run] torch.Size([4, 3, 32, 32]) 4张图片打包，3通道，32×32
# print(targets) #[Run] tensor([3, 5, 2, 7]) 4张图，每张图片对应的标签分别是3，5，2，7（某一次print的举例，每次print结果不太一样）
writer.add_images("test_data",imgs,step) #注意这里是add_images,不是add_image。因为这里是加入了64张图
step=step+1
writer.close()
（3）关于shuffle的理解
- 可以理解为一个for循环就是打一次牌，打完一轮牌后，若shuffle=False，那么下一轮每一步抓到的牌都会跟上一轮相同；如果shuffle=True，那么就会进行洗牌，打乱牌的顺序后，下一轮每一步跟上一轮的会有不同。
首先将shuffle设置为False：
test_loader=DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
然后对（2）的代码进行修改，运行代码：
for epoch in range(2): #假设打两次牌，我们来观察两次牌中间的洗牌情况
step = 0 # tensorboard步长参数
for data in test_loader:
imgs,targets = data
# print(imgs.shape) #[Run] torch.Size([4, 3, 32, 32]) 4张图片打包，3通道，32×32
# print(targets) #[Run] tensor([3, 5, 2, 7]) 4张图，每张图片对应的标签分别是3，5，2，7（某一次print的举例，每次print结果不太一样）
writer.add_images("Epoch: {}".format(epoch),imgs,step) #注意这里是add_images,不是add_image。因为这里是加入了64张图
step=step+1
writer.close()
结果显示，未洗牌时运行的结果是一样的：
- 将shuffle设置为True，再次运行，可以发现两次结果还是不一样的：
