PyTorch 之 DataLoader

DataLoader

DataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口,该接口定义在 dataloader.py 文件中,该接口的目的: 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小的 Tensor,用于后面的训练。

通过 DataLoader,使得我们在准备 mini-batch 时可以多线程并行处理,这样可以加快准备数据的速度。

DataLoader 是一个高效、简洁、直观地网络输入数据结构,便于使用和扩展

  • DataLoader 本质是一个可迭代对象,使用 iter() 访问,不能使用 next() 访问
  • 使用 iter(dataloader) 返回的是一个迭代器,然后使用 next() 访问
  • 也可以使用 for features, targets in dataloaders 进行可迭代对象的访问
  • 一般我们实现一个 datasets 对象,传入到 DataLoader 中,然后内部使用 yield 返回每一次 batch 的数据

DataLoader(object) 的部分参数:

# 传入的数据集
dataset(Dataset)

# 每个 batch 有多少个样本
batch_size(int, optional)

# 在每个 epoch 开始的时候,对数据进行重新排序
shuffle(bool, optional)

# 自定义从数据集中抽取样本的策略,如果指定这个参数,那么 shuffle 必须为 False
sampler(Sampler, optional)

# 与 sampler 类似,但是一次只返回一个 batch 的 indices(索引),如果指定这个参数,那么 batch_size, shuffle, sampler, drop_last 就不能再指定了
batch_sampler(Sampler, optional)

# 这个参数决定有多少进程处理数据加载,0 意味着所有数据都会被加载到主进程,默认为0
num_workers(int, optional)

# 如果设置为 True,则最后不足batch_size大小的数据会被丢弃,比如batch_size=64, 而一个epoch只有100个样本,则最后36个会被丢弃;如果设置为False,则最后的batch_size会小一点
drop_last(bool, optional)

Reference:

  1. pytorch之dataloader深入剖析

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