Torch_3_Dataset与Dataloader

介绍

• 看代码的过程中不难发现，不同作者模型训练时的数据输入方法差别非常大。
• torch提供了统一的接口，通过迭代器实现数据和标签的读取，使用方便也利于阅读。

实现方法

• 导入

  from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
  

• Dataset

  • torch内置抽象类，无法实例化，通过继承并重写魔术方法实现

  class MyDataset(Dataset):
      def __init__(self, filepath):
          xy = np.load(filepath)
          self.len = xy.shape[0]
          self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])
          self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])
  
      def __getitem__(self, item):
          return self.x_data[item], self.y_data[item]
  
      def __len__(self):
          return self.len
  
  dataset = MyDataset('MyData.npy')
  

  • 示例中，以读取numpy文件为例，通过重写__getitem__，__len__方法，实现数据的随机读取
    
    

• Dataloader

  • 调用dataset 实例，通过设定的参数可生成DataLoader

  train_loader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)
  

• 训练中调用数据

  for i, data in enumerate(train_loader, 0):  #
  		x, y = data