Pytorch Dataloader 模块源码分析（一）：整体框架与 Dataset 组件

Dataloader 整体架构

Dataloader 使用方法

Dataloader 是 Pytorch 中加载数据的主要方式，以图像分类训练为例，一般训练时的脚本如下：

# 定义 dataset
dataset = torchvision.ImageFolder("path/to/imagenet_root")
# 定义 dataloader 及其参数
train_loader = torch.utils.data.Dataloader(dataset, ...)
for input, target in train_loader:
    # 前向计算
    output = model(input)
    # 计算损失
    loss = loss_fn(output, target)
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    # 梯度更新
    optimizer.step()

这里我们可以看出 Dataloader 对象实际上是一个可迭代对象，因此 Dataloader 需要定义一个 __iter__和 __next__函数（python 中的魔法函数）来实现迭代器的功能。Dataloader 的完整参数如下：

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, *, prefetch_factor=2,
           persistent_workers=False)

这里面的参数是可以指定：

• 批处理大小
• 数据集是 map 风格还是 iterable 风格
• 自定义数据加载顺序、是否打乱
• 是否启用多进程进行数据加载工作
• 是否开启自动锁页内存

这里简单介绍一下 map 风格和 iterable 风格是什么意思：map 风格指的是该 Dataset 对象可以通过传入一个下标（键）来访问具体的值，也就是内部实现是一个哈希表（python 中就是字典），而 Iterable 数据集则是前文提到的可迭代对象，可以通过 for 循环遍历内部的数据。

接下来我会从源码角度分析 Dataloader 工作原理和其使用到的一些关键组件/类。

Dataloader 架构设计

正如前文所述，Dataloader 对象内部定义为可迭代对象，可迭代对象在被 for 循环遍历时，会走一下流程：

1. 调用__iter__方法获得一个迭代器对象
2. 调用__next__方法遍历对象中定义的数据
3. 循环步骤 2，直到抛出 StopIteration 异常，循环结束

为了更好得从全局角度理解 Dataloader，我们还需要先认识一下 Dataloader 中使用到得组件，具体是：

• Dataset 类
• Sampler 类
• Fetcher 类

下图所示是 Dataloader 的工作流程，这里以使用 map 风格的 Dataset 对象为例：

具体来说，在 Dataloader 的一次迭代过程中，BatchSampler 生成一堆 index 下标（或者 Sampler 生成一个下标），Fetcher 根据下标将数据从 Dataset 中取出来，然后通过 collate_fn 转换为 Pytorch 中的标准数据结构 Tensor，之后如果 Dataloader 处的 pin_memory 为 True，还会将 Tensor 从 pageable_memory 转换为 pinned_memory。

同时，在这个过程中如果 Dataloader 设置了多线程，会在 Fetcher 取数据处设置多个子线程并发地从磁盘加载数据，以减少 I/O 时间。

接下来具体讲解各个组件的源码。

Dataloader 常用组件

Dataset 类

前文提到 Dataset 类支持两种风格，map 和 iterable，map 风格指的是该 Dataset 对象可以通过传入一个下标（键）来访问具体的值，也就是内部实现是一个哈希表（python 中就是字典），而 Iterable 数据集则是前文提到的可迭代对象，可以通过 for 循环遍历内部的数据。

因此，map 风格的 Dataset 需要实现__getitem__方法而 iterable 风格的 Dataset 需要实现__iter__和__next__方法。

本章节分析 map 风格的 Dataset，因为这是实际场景中最常使用到的类型。当我们需要做训练时，数据需要有对应的 label，那么 Dataset 就应该建立数据到 label 的映射，也就是哈希表，这正是 map 风格数据集。以上文提到的 ImageFolder 为例，ImageFolder 是torchvision 内置的 Dataset，它继承了 Pytorch 中原生的 Dataset 并定义了__getitem__方法。这是 Dataset 中最核心的一个函数，因为这个函数提供的索引访问功能可以为 Dataloader 取数据发挥作用：Dataloader 在调用__iter__时就会使用到 Dataset 的索引接口。自定义的 Dataset 通常继承自 torch.utils.data.Dataset 类，并且需要重写其中的__getitem__方法和__len__方法因为在基类中他们是会 raise NotImplemtedError。

首先我们看 ImageFolder 中函数的定义：

class ImageFolder(DatasetFolder):
	
    def __init__(
        self,
        root: str,
        transform: Optional[Callable] = None,
        target_transform: Optional[Callable] = None,
        loader: Callable[[str], Any] = default_loader,
        is_valid_file: Optional[Callable[[str], bool]] = None,
    ):
        super().__init__(
            root,
            loader,
            IMG_EXTENSIONS if is_valid_file is None else None,
            transform=transform,
            target_transform=target_transform,
            is_valid_file=is_valid_file,
        )
        self.imgs = self.samples

注意到 ImageFolder 继承自 DatasetFolder，其中的一些其他参数会在后续介绍。所以 __getitem__方法得去 DatasetFolder 中找，我们再找到 DatasetFolder 类定义，这里为了简洁起见，省去了其他的函数，主要关注__getitem__函数：

class DatasetFolder(VisionDataset):
    def __init__(
        self,
        root: str,
        ...
        transform: Optional[Callable] = None,
        ...
    ) -> None:
        super().__init__(root, transform=transform, target_transform=target_transform)
        ...
        # 调用 make_dataset 生成 samples
        samples = self.make_dataset(self.root, class_to_idx, extensions, is_valid_file)
        ...
        
    def make_dataset(
        directory: str,
        class_to_idx: Dict[str, int],
        extensions: Optional[Tuple[str, ...]] = None,
        is_valid_file: Optional[Callable[[str], bool]] = None,
    ) -> List[Tuple[str, int]]:
        ...
        # 调用全局中定义的 make_dataset 生成 samples
        return make_dataset(directory, class_to_idx, extensions=extensions, is_valid_file=is_valid_file)
    
    def __getitem__(self, index: int) -> Tuple[Any, Any]:
        # 传入一个 index，用这个 index 访问定义在 init 中的 samples
        path, target = self.samples[index]
        # loader 做解码工作，loader 定义在 ImageFolder 中
        sample = self.loader(path)
        ...
        return sample, target

    def __len__(self) -> int:
        return len(self.samples)

其中，make_dataset 和 find_classes 定义在同文件下的全局空间，定义如下：

def make_dataset(
    directory: str,
    class_to_idx: Optional[Dict[str, int]] = None,
    extensions: Optional[Union[str, Tuple[str, ...]]] = None,
    is_valid_file: Optional[Callable[[str], bool]] = None,
) -> List[Tuple[str, int]]:
    # 生成一个 list 的 samples，其中的元素形式是：Tuple (路径，label)
    directory = os.path.expanduser(directory)
	
	# 通常 class_to_idx 是 None，所以会调用 find_classes，定义在该函数后
    if class_to_idx is None:
        _, class_to_idx = find_classes(directory)
    elif not class_to_idx:
        raise ValueError("'class_to_index' must have at least one entry to collect any samples.")
    ...

    instances = []
    available_classes = set()
    for target_class in sorted(class_to_idx.keys()):
    	# 从 class_to_idx 中读出类型和其对应的 index
        class_index = class_to_idx[target_class]
        target_dir = os.path.join(directory, target_class)
        ...
        # walk(dir) 返回这个 dir 路径下的所有文件，也就是一个 class 下的所有 png 文件
        for root, _, fnames in sorted(os.walk(target_dir, followlinks=True)):
            for fname in sorted(fnames):
            	# 生成路径
                path = os.path.join(root, fname)
                # is_valid 会检查文件后缀是否合法，常见的由 jpg 和 png
                if is_valid_file(path):
                	# 生成一张图的路径以及它对应的 class index 并添加到 instances
                    item = path, class_index
                    instances.append(item)
                    ...
    ...
    return instances

def find_classes(directory: str) -> Tuple[List[str], Dict[str, int]]:
	# 将类别文件的路径存在 classes 数组中并排序
    classes = sorted(entry.name for entry in os.scandir(directory) if entry.is_dir())
    ...
	# 定义一个字典，key 是类型名称，value 是 index
    class_to_idx = {cls_name: i for i, cls_name in enumerate(classes)}
    return classes, class_to_idx

假设我的数据集格式是：

- bird (dir)
- - bird1.png
- - bird2.png
- - littlebird (dir)
- - - littlebird1.png
- - - littlebird2.png
- dog
- - dog1.png
- - dog2.png
- turtle
- - turtle1.png

那么 find_classes 返回值为
['bird', 'dog', 'turtle'], {'bird': 0, 'dog': 1, 'turtle': 2}
于是 make_dataset 中的 _, class_to_idx 就接收了这两个返回值，并且做处理，最后 make_dataset 返回的 instances 是：
[('path/to/imagenet_root/bird/bird1.png', 0), ('path/to/imagenet_root/bird/bird2.png', 0), ('path/to/imagenet_root/bird/littlebird/littlebird1.png', 0), ...]
具体实现请参考我在源码中的注释。于是该 instances 也就是 DatasetFolder 中的 samples，于是 ImageFolder 中的__getitem__方法可以根据传入的 index 去获取 samples 中的键值对（path: class index），获得了路径之后，会调用 self.loader 进行解码，将 jpg 文件或 png 文件解码为 RGB 格式，如果我们在调用 ImageFolder 时没有传入 loader，ImageFolder 会调用 default_loader，default_loader 源码如下：

def default_loader(path: str) -> Any:
    from torchvision import get_image_backend

    if get_image_backend() == "accimage":
        return accimage_loader(path)
    else:
        return pil_loader(path)

其中，我们常用的 pil_loader，pil_loader ：

def pil_loader(path: str) -> Image.Image:
    with open(path, "rb") as f:
        img = Image.open(f)
        return img.convert("RGB")

也就是将该路径下的图片转换为了 RGB 格式用于后续的处理。

因此，Dataset 的__getitem__方法最终返回的是一个 RGB 格式的图像和这个图像对应的 class index。至此，Dataset 组件已经全部讲解完毕。

由于篇幅较长，后面的部分将放在后半篇。之后将接着分析 Dataloader 中的 Sampler 组件和 Fetcher 组件，以及 Dataloader 中的__iter__和__next__方法。