Pytorch数据加载——Dataset和DataLoader详解
一、可迭代对象与迭代器简介
- 可迭代对象（iterable）：实现了 __iter__ 方法，该方法返回一个迭代器对象；
- 迭代器（iterator）:迭代器含有 __iter__ 和 next 方法，当调用 __iter__ 返回迭代器自身，当调用 next() 方法返回容器下一个值；
- 二者关系：使用 iter(可迭代对象) 转换为 (迭代器).
二、pytorch输入数据pipline“三步走”策略
一般pytorch的数据加载到模型的操作顺序如下：
1、创建一个 Dataset 对象，必须实现 __len__() ，__getitem__() 两个方法，会用到 transform 对数据进行扩充；
2、创建一个 DataLoader 对象，对 Dataset 对象进行迭代的，一般不需要事先实现里面其他方法了；
3、循环遍历DataLoader对象，将img，label 加载到模型中训练。
注：采样器Sampler、Dataset、DataLoader 这三个类均在 torch.utils.data 中定义，简介代码如下：
from torch.utils.data.sampler import Sampler
from torch.utils.data.dataset import Dataset
from torch.utils.data.dataloader import DataLoader
dataset = MyDataset() # 第一步：构建 Dataset 对象
dataloader = DataLoader(dataset) # 第二步：通过Dataloader来构建迭代对象
num_epoches = 100
for epoch in range(num_epoches):
for i, data in enumerate(dataloader):
# 训练代码数据集遍历一般化流程：
for i, data in enumerate(dataloader): 会调用dataloader 的 __iter__() 方法，产生了一个DataLoaderIter（迭代器），这里判断使用单线程还是多线程，调用 DataLoaderIter 的 __next__() 方法来得到 batch data 。在__next__() 方法中使用 __next_index()方法调用sampler（采样器）获得index索引，接着通过 Dataset_fetcher 的 fetch() 方法根据index（索引）调用dataset的 __getitem__() 方法，然后用 collate_fn 把它们打包成batch。当数据读完后， __next__() 抛出一个 StopIteration 异常，for循环结束，dataloader 失效。
三、Dataset类详解
torch.utils.data.Dataset 是代表这一数据的抽象类（基类），即：Dataset 类是 pytorch 中图像数据中最为重要的一个类，也是 pytorch中所有数据集加载类中应该继承的父类。其中，Dataset类中两个私有成员函数必须被重载，否则将触发错误提示，只需要定义 __len__() 和 __getitem__() 方法。
- def __init__(self): 主要是数据获取，如：某文件中获取；
- def __len__(self): 整个数据集的长度；
- def __getitem__(self,index): 编写支持数据集索引的函数；
例如：通过 dataset[i] 可得到数据集中第 i+1 个数据，即：如果类中定义了 __getitem__() 方法，那么实例对象（假设P）就可以这样 P[key] 取值，当实例对象做 P[key] 操作时，会调用类中的 __getitem__() 方法。 通过复写 __getitem__() 方法 可通过索引 index 来访问数据，能够同时返回 数据 和 标签label，这里的数据和标签都为 Tensor 类型。
四、DataLoader类详解
DataLoader 是pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具，组合了数据集dataset+采样器sampler，并在数据集上提供单线程或多线程（num_workers）的可迭代对象。
DataLoader 几种访问方式：
（1）dataloader 本质上是一个可迭代对象，使用 iter() 访问，不能使用 next() 访问，它本身就是一个可迭代对象， 使用 for i, data in enumerate(dataloader) 来访问。
（2）先使用 iter 对 dataloader 进行第一步包装，使用 iter(dataloader) 返回的是一个迭代器，然后可以使用 next 访问。
注：一般不需要自己去实现 DataLoader 方法了， 只需要在构造函数中指定相应的参数即可，重点介绍一下构造函数中参数的含义。
torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0，worker_init_fn=None)
Arguments:
dataset (Dataset): 是一个DataSet对象，表示需要加载的数据集.
batch_size (int, optional): 每一个batch加载多少组样本，即指定batch_size，默认是 1
shuffle (bool, optional): 布尔值True或者是False ，表示每一个epoch之后是否对样本进行随机打乱，默认是False
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sampler (Sampler, 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
batch_sampler (Sampler, optional): 与sampler类似，但是一次只返回一个batch的indices（索引），需要注意的是，一旦指定了这个参数，那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再制定了（互斥）
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num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程。（默认为0）
collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数（这个还不是很懂）
pin_memory (bool, optional): 如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中.
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drop_last (bool, optional): 如果设置为True：这个是对最后的未完成的batch来说的，比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了，如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点。
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timeout (numeric, optional): 如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了。这个numeric应总是大于等于0。默认为0
worker_init_fn (callable, optional): If not ``None``, this will be called on each worker subprocess with the worker id (an int in ``[0, num_workers - 1]``) as input, after seeding and before data loading. (default: ``None``)