pytorch 数据读取之DataLoader与Dataset

深度之眼学习心得

实验：人民币二分类，训练一个二分类器，可以区别出第四套人民币的1元与100元。

模型训练的5大步骤，数据，模型，损失函数，优化器，迭代训练

本文只探讨数据。

数据：数据收集---img,label

           数据分割---train,valid,test

           数据读取---DataLoader(Sampler(生成索引),Dataset(根据索引拿到img and label))

           数据预处理---transforms

DataLoader：构建可迭代的数据装载器

torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,

collate_fn=None,pin_memory=None,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None)

    dataset:Dataset类，决定数据从哪儿读及如何读

    batch_size：批大小

    shuffle：训练样本的每个epoch是否乱序

    num_workers：读取数据的进程数量

    drop_last：当样本数不能被batch_size整除时，是否舍弃最后一批数据。

三个常用名称之间的关系：

epoch：所有训练样本都输入到模型中一次，称之为一个epoch

iteration：一批样本输入到模型中，称之为一个iteration

batch_size：一批样本的样本个数，称之为batch_size，它决定一个epoch有多少个iteration。

例如：一个epoch为120个样本，若batch_size=10,那么有12个iteration

           一个epoch为125个样本，若batch_size=10，drop_last=True,那么有12个iteration

                                                       drop_last=False,那么有13个iteration，最后一个iteration样本数量

Dataset：Dataset抽象类，所有自定义的Dataset需要继承它，并且复写__getitem__(),getitem接收索引并返回样本(img,label)

数据读取：读哪些数据：每个iteration应该读哪batch_size个样本，Sampler输出的Index

                  从哪儿读数据：设置硬盘数据路径，Dataset中的data_dir

                  如何读取数据:Dataset中的getitem

数据读取如图：

博客写的不规范，主要为了便于查找及知识记忆。

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