PyTorch学习系列(一)——加载数据并生成batch数据

开始学习PyTorch，在此记录学习过程。准备按顺序写以下系列：

1. 加载数据并生成batch数据
2. 数据预处理
3. 构建神经网络
4. Tensor和Variable
5. 定义loss
6. 自动求导
7. 优化器更新参数
8. 训练神经网络
9. 参数_定义
10. 参数_初始化
11. 如何在训练时固定一些层？
12. 绘制loss和accuracy曲线
13. torch.nn.Container和torch.nn.Module
14. 各层参数及激活值的可视化
15. 保存训练好的模型
16. 如何加载预训练模型
17. 如何使用cuda进行训练

读取数据生成并构建Dataset子类

假设现在已经实现从数据文件中读取输入images和标记labels（列表），那么怎么根据images和labels定义自己的数据集类？答案是作为torch.utils.data.Dataset的子类。

torchvision.datasets中有几个已经定义好的数据集类，这些类都是torch.utils.data.Dataset抽象类的子类：

• torchvision.datasets.MNIST类：标签是一维的，不是one-hot稀疏标签。
• torchvision.datasets.CIFAR10
• torchvision.datasets.ImageFolder
  …

在定义torch.utils.data.Dataset的子类时，必须重载的两个函数是__len__和__getitem__。__len__返回数据集的大小，__getitem__实现数据集的下标索引，返回对应的图像和标记（不一定非得返回图像和标记，返回元组的长度可以是任意长，这由网络需要的数据决定）。
在创建DataLoader时会判断__getitem__返回值的数据类型，然后用不同的if/else分支把数据转换成tensor，所以，_getitem_返回值的数据类型可选择范围很多，一种可以选择的数据类型是：图像为numpy.array，标记为int数据类型。

示例：

from __future__ import print_function
import torch.utils.data as data
import torch

class MyDataset(data.Dataset):
    def __init__(self, images, labels):
        self.images = images
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, index):#返回的是tensor
        img, target = self.images[index], self.labels[index]
        return img, target

    def __len__(self):
        return len(self.images)

dataset = MyDataset(images, labels)

生成batch数据

现在有了由数据文件生成的结构数据MyDataset，那么怎么在训练时提供batch数据呢？PyTorch提供了生成batch数据的类。

PyTorch用类torch.utils.data.DataLoader加载数据，并对数据进行采样，生成batch迭代器。

class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=, pin_memory=False, drop_last=False)

参数：
dataset：Dataset类型，从其中加载数据
batch_size：int，可选。每个batch加载多少样本
shuffle：bool，可选。为True时表示每个epoch都对数据进行洗牌
sampler：Sampler，可选。从数据集中采样样本的方法。
num_workers：int，可选。加载数据时使用多少子进程。默认值为0，表示在主进程中加载数据。
collate_fn：callable，可选。
pin_memory：bool，可选
drop_last：bool，可选。True表示如果最后剩下不完全的batch,丢弃。False表示不丢弃。

示例：

kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if args.cuda else {}
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    MyDataset(images, labels), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwargs)

其他用法：
len(train_loader) ：返回的是len(dataset)/batch_size