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数据集 & DataLoaders

创建于：2021 年 2 月 9 日 | 最后更新：2024 年 1 月 16 日 | 最后验证：2024 年 11 月 5 日

处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护；我们理想情况下希望我们的数据集代码与我们的模型训练代码解耦，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch 提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset，它们允许您使用预加载的数据集以及您自己的数据。Dataset 存储样本及其对应的标签，而 DataLoader 在 Dataset 周围包装一个可迭代对象，以便轻松访问样本。

PyTorch 领域库提供了许多预加载的数据集（例如 FashionMNIST），它们继承自 torch.utils.data.Dataset 并实现特定于特定数据的功能。它们可用于原型设计和基准测试您的模型。您可以在这里找到它们：图像数据集、文本数据集 和 音频数据集

加载数据集

以下是如何从 TorchVision 加载 Fashion-MNIST 数据集的示例。Fashion-MNIST 是 Zalando 的文章图像数据集，包含 60,000 个训练示例和 10,000 个测试示例。每个示例包含一个 28×28 灰度图像以及来自 10 个类别之一的相关标签。

我们使用以下参数加载 FashionMNIST 数据集

• root 是存储训练/测试数据的路径，

• train 指定训练或测试数据集，

• download=True 如果数据在 root 中不可用，则从互联网下载数据。

• transform 和 target_transform 指定特征和标签转换

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt


training_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=True,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,
    download=True,
    transform=ToTensor()
)

  0%|          | 0.00/26.4M [00:00<?, ?B/s]
  0%|          | 65.5k/26.4M [00:00<01:12, 365kB/s]
  1%|          | 229k/26.4M [00:00<00:37, 691kB/s]
  4%|3         | 950k/26.4M [00:00<00:11, 2.21MB/s]
 15%|#4        | 3.83M/26.4M [00:00<00:02, 7.67MB/s]
 37%|###7      | 9.86M/26.4M [00:00<00:00, 17.0MB/s]
 60%|######    | 15.9M/26.4M [00:00<00:00, 26.7MB/s]
 72%|#######2  | 19.1M/26.4M [00:01<00:00, 23.8MB/s]
 94%|#########3| 24.8M/26.4M [00:01<00:00, 31.4MB/s]
100%|##########| 26.4M/26.4M [00:01<00:00, 19.5MB/s]

  0%|          | 0.00/29.5k [00:00<?, ?B/s]
100%|##########| 29.5k/29.5k [00:00<00:00, 324kB/s]

  0%|          | 0.00/4.42M [00:00<?, ?B/s]
  1%|1         | 65.5k/4.42M [00:00<00:12, 361kB/s]
  5%|5         | 229k/4.42M [00:00<00:06, 680kB/s]
 21%|##        | 918k/4.42M [00:00<00:01, 2.59MB/s]
 44%|####3     | 1.93M/4.42M [00:00<00:00, 4.08MB/s]
100%|##########| 4.42M/4.42M [00:00<00:00, 6.06MB/s]

  0%|          | 0.00/5.15k [00:00<?, ?B/s]
100%|##########| 5.15k/5.15k [00:00<00:00, 44.3MB/s]

迭代和可视化数据集

我们可以像列表一样手动索引 Datasets：training_data[index]。我们使用 matplotlib 可视化我们训练数据中的一些样本。

labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}
figure = plt.figure(figsize=(8, 8))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

---

为您的文件创建自定义数据集

自定义 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__ 和 __getitem__。看看这个实现；FashionMNIST 图像存储在目录 img_dir 中，它们的标签单独存储在 CSV 文件 annotations_file 中。

在接下来的章节中，我们将分解这些函数中发生的事情。

import os
import pandas as pd
from torchvision.io import read_image

class CustomImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
        self.img_dir = img_dir
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

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

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
        image = read_image(img_path)
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

__init__

__init__ 函数在实例化 Dataset 对象时运行一次。我们初始化包含图像的目录、注释文件和两个转换（在下一节中详细介绍）。

labels.csv 文件看起来像

tshirt1.jpg, 0
tshirt2.jpg, 0
......
ankleboot999.jpg, 9

def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
    self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
    self.img_dir = img_dir
    self.transform = transform
    self.target_transform = target_transform

__len__

__len__ 函数返回我们数据集中样本的数量。

示例

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

__getitem__

__getitem__ 函数加载并返回给定索引 idx 处数据集的样本。根据索引，它识别磁盘上图像的位置，使用 read_image 将其转换为张量，从 self.img_labels 中的 csv 数据检索相应的标签，对它们调用转换函数（如果适用），并在元组中返回张量图像和相应的标签。

def __getitem__(self, idx):
    img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])
    image = read_image(img_path)
    label = self.img_labels.iloc[idx, 1]
    if self.transform:
        image = self.transform(image)
    if self.target_transform:
        label = self.target_transform(label)
    return image, label

---

使用 DataLoaders 准备数据以进行训练

Dataset 一次检索我们数据集的特征和标签一个样本。在训练模型时，我们通常希望以“小批量”传递样本，在每个 epoch 重新打乱数据以减少模型过拟合，并使用 Python 的 multiprocessing 来加速数据检索。

DataLoader 是一个可迭代对象，它以简单的 API 为我们抽象了这种复杂性。

from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

迭代 DataLoader

我们已将数据集加载到 DataLoader 中，并且可以根据需要迭代数据集。下面的每次迭代都返回一批 train_features 和 train_labels（分别包含 batch_size=64 个特征和标签）。因为我们指定了 shuffle=True，所以在我们迭代完所有批次后，数据将被打乱（为了更精细地控制数据加载顺序，请查看 Samplers）。

# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")

Feature batch shape: torch.Size([64, 1, 28, 28])
Labels batch shape: torch.Size([64])
Label: 5

---

进一步阅读

• torch.utils.data API