DataLoader

在 PyTorch 中，DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类，用于将数据集包装成可迭代对象，在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。

主要作用:批量处理数据：将数据集中的样本整理成一个个批次（batch），方便模型进行一次处理多个样本，加速训练过程。例如，设置batch_size=32，就会每次从数据集中取出 32 个样本组成一个批次。

• 数据打乱：在训练过程中，为了让模型更好地学习数据特征，避免过拟合，可以通过设置shuffle=True，在每个 epoch 开始时打乱数据顺序。
• 多线程加载：利用多个线程并行加载数据，提高数据加载效率，尤其在处理大型数据集时效果显著。通过num_workers参数指定加载数据的线程数。
• 自定义数据处理：支持对数据进行自定义的预处理和增强操作，结合Dataset类的transform和target_transform参数，可对输入数据和标签进行灵活处理。

关键参数:

• dataset：必填参数，指定要加载的数据集，是继承自torch.utils.data.Dataset的类的实例，如torchvision.datasets.CIFAR10。
• batch_size：每个批次包含的样本数量，默认值为 1。例如，设置batch_size=64，意味着每个批次有 64 个样本。
• shuffle：是否在每个 epoch 开始时打乱数据顺序，是一个布尔值，默认值为False。在训练时，通常设为True。
• num_workers：加载数据时使用的子进程数，默认值为 0（意味着在主进程中加载数据）。在处理大型数据集或复杂数据预处理时，适当增加该值可以加快数据加载速度。但设置过高可能会占用过多系统资源，甚至导致性能下降。
• collate_fn：用于将一个批次中的样本整理成合适格式的函数，默认的整理方式适用于大多数情况。但在处理一些特殊数据结构（如变长序列）时，需要自定义该函数。
• drop_last：是否丢弃最后一个不完整的批次，是一个布尔值，默认值为False。如果设为True，当数据集样本数量不能被batch_size整除时，最后一个不完整的批次将被丢弃。

使用示例

以加载 CIFAR10 数据集为例：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载训练集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
# 创建训练集DataLoader
train_loader = DataLoader(
    dataset=train_dataset,
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    num_workers=2,
    drop_last=True
)

# 遍历DataLoader
for epoch in range(2):  # 训练2个epoch
    for images, labels in enumerate(train_loader):
        # 这里进行模型训练相关操作，如前向传播、计算损失、反向传播等

代码练习：

import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])

transforms = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./torchvision_dataset", train=False, transform=transforms, download=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)
# 测试数据集中第一张图片集及target
img, target = test_data[0]
print(img.shape)
print(target)

step = 0
writer = SummaryWriter("dataloader")
print(test_loader)
for epoch in range(2):
    for data in test_loader:
        imgs, targets = data
        print(imgs.shape)
        writer.add_images("test_data_drop_last{}".format(epoch), imgs, step)
        step += 1

writer.close()

• 首先加载了 CIFAR10 训练集，并定义了数据预处理操作。
• 然后通过DataLoader将训练集包装成可迭代对象，设置了每个批次包含 64 个样本，每个 epoch 开始时打乱数据，使用 2 个子进程加载数据，丢弃最后一个不完整的批次。
• 最后通过两层循环，外层循环控制 epoch，内层循环遍历每个 epoch 中的批次数据，可在循环内进行模型训练相关的操作。