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在机器学习中#xff0c;Dataset和DataLoader是两个很重要的概念#xff0c;它们通常用于训练和测试模型时的数据处理。 Dataset是指用于存储和管理数据的类。在深度学习中#xff0c;通常将数据存储在Dataset中#xff0c;并使用Dataset提…关于Dataset和DataLoader的概念
在机器学习中Dataset和DataLoader是两个很重要的概念它们通常用于训练和测试模型时的数据处理。 Dataset是指用于存储和管理数据的类。在深度学习中通常将数据存储在Dataset中并使用Dataset提供的方法读取和处理数据。Dataset可以是各种类型的数据例如图像、文本、音频、视频等。在PyTorch中torch.utils.data.Dataset是一个抽象类可以用于创建自定义的Dataset类。在自定义Dataset类中我们需要实现__len__方法和__getitem__方法用于返回数据集的大小和每个数据样本。例如我们可以创建一个图像分类的Dataset类其中每个数据样本是一张图像及其对应的标签。 DataLoader是指用于从Dataset中读取数据的类。在深度学习中通常将Dataset传递给DataLoader然后使用DataLoader提供的方法对数据进行批量读取和处理。DataLoader可以实现多线程读取数据、数据打乱、数据增强等功能。在PyTorch中torch.utils.data.DataLoader是一个类可以用于创建DataLoader对象。在创建DataLoader对象时我们可以指定批量大小、是否打乱数据、是否使用多线程读取数据等参数。例如我们可以创建一个DataLoader对象用于从图像分类的Dataset中读取数据并每次读取32个数据样本。 通过使用Dataset和DataLoader我们可以方便地读取和处理数据并将其传递给模型进行训练和测试。这种数据处理方式可以大大简化代码提高代码的可读性和可维护性
如何创建自定义的Dataset类
在PyTorch中我们可以通过创建自定义的Dataset类来处理自己的数据。下面是一个示例说明如何创建自定义的Dataset类
import torch
from torch.utils.data import Datasetclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels):self.data dataself.labels labelsdef __len__(self):return len(self.labels)def __getitem__(self, index):x self.data[index]y self.labels[index]return x, y在上述代码中我们创建了一个名为MyDataset的自定义Dataset类。该类接受两个参数data和labels分别表示数据和标签。在类的初始化方法__init__中我们将传入的数据和标签存储为类的成员变量以便在后续的方法中使用。
该类实现了__len__方法和__getitem__方法用于返回数据集的大小和每个数据样本。__len__方法返回数据集的大小即数据的数量。__getitem__方法接受一个索引index作为参数并返回该索引对应的数据样本。在该方法中我们首先获取数据和标签的索引然后将它们打包成一个元组返回。在实际使用时我们可以通过调用该类的实例对象的__getitem__方法以便获取数据集中的数据。
例如我们可以使用以下代码创建MyDataset的实例对象然后通过调用该实例对象的__getitem__方法来获取数据集中的数据
data torch.randn(100, 3, 32, 32)
labels torch.randint(0, 10, (100,))
dataset MyDataset(data, labels)
x, y dataset[0]
print(x.shape, y)在上述代码中我们首先创建了一个随机的数据张量data和标签张量labels然后使用它们创建了一个MyDataset的实例对象dataset。最后我们通过调用dataset的__getitem__方法来获取数据集中的第一个数据样本并输出该数据样本的形状和标签。
通过创建自定义的Dataset类我们可以方便地处理各种类型的数据并将其传递给DataLoader对象进行批量读取和处理。
如何使用 DataLoader 从我的自定义数据集中加载数据
在PyTorch中我们可以使用DataLoader从自定义的数据集中加载数据。下面是一个示例说明如何使用DataLoader从自定义的数据集中加载数据
import torch
from torch.utils.data import DataLoader# 假设我们创建了一个名为MyDataset的自定义数据集
dataset MyDataset(data, labels)# 创建一个批量大小为32且打乱数据的DataLoader对象
dataloader DataLoader(dataset, batch_size32, shuffleTrue)# 使用for循环遍历DataLoader对象以批量的形式加载数据
for batch in dataloader:# batch是一个元组包含一批数据和标签x, y batch# 对一批数据和标签进行操作...在上述代码中我们首先创建了一个自定义的数据集MyDataset并将数据和标签作为参数传递进去。然后我们使用DataLoader创建了一个批量大小为32且打乱数据的DataLoader对象。在使用for循环遍历DataLoader对象时每个batch返回一个元组其中包含一批数据和标签。我们可以对每个batch进行操作例如将其传递给模型进行训练或评估。
需要注意的是批量大小应该根据可用内存和数据大小进行选择。较大的批量大小可以加速训练但可能需要更多的内存。打乱数据的参数应该在训练数据中设置为True在验证和测试数据中设置为False。
my_dataset.py
# import random
# list1 [1,2,3,4,5,6,7] # 所有的数据 , dataset
#
#
# batch_size 2 #
# epoch 2 # 轮次
# shuffle True
#
# for e in range(epoch):
# if shuffle:
# random.shuffle(list1)
# for i in range(0,len(list1),batch_size): # 数据加载的过程, dataloader
# batch_data list1[i:ibatch_size]
# print(batch_data)import random
class MyDataset:def __init__(self,all_datas,batch_size,shuffleTrue):self.all_datas all_datasself.batch_size batch_sizeself.shuffle shuffleself.cursor 0# python魔术方法:某种场景自动触发的方法#def __iter__(self): # 返回一个具有__next__的对象if self.shuffle:random.shuffle(self.all_datas)self.cursor 0return selfdef __next__(self):if self.cursor len(self.all_datas):raise StopIterationbatch_data self.all_datas[self.cursor:self.cursorself.batch_size]self.cursor self.batch_sizereturn batch_dataif __name__ __main__:all_datas [1,2,3,4,5,6,7]batch_size 2shuffle Trueepoch 2dataset MyDataset(all_datas,batch_size,shuffle)for e in range(epoch):for batch_data in dataset: # 把一个对象放在for上时, 会自动调用这个对象的__iter__,print(batch_data)[3, 1]
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[6]my_dataset_dataloader.py
import random
import numpy as np
class MyDataset:def __init__(self,all_datas,batch_size,shuffleTrue):self.all_datas all_datasself.batch_size batch_sizeself.shuffle shuffle# python魔术方法:某种场景自动触发的方法#def __iter__(self): # 返回一个具有__next__的对象# if self.shuffle:# random.shuffle(self.all_datas)# self.cursor 0# return selfreturn DataLoader(self)def __len__(self):return len(self.all_datas)# def __next__(self):# if self.cursor len(self.all_datas):# raise StopIteration## batch_data self.all_datas[self.cursor:self.cursorself.batch_size]# self.cursor self.batch_size# return batch_dataclass DataLoader:def __init__(self,dataset):self.dataset datasetself.indexs [i for i in range(len(self.dataset))]if self.dataset.shuffle True:np.random.shuffle(self.indexs)self.cursor 0def __next__(self):if self.cursor len(self.dataset.all_datas):raise StopIterationindex self.indexs[self.cursor:self.cursor self.dataset.batch_size]batch_data self.dataset.all_datas[index]self.cursor self.dataset.batch_sizereturn batch_dataif __name__ __main__:all_datas np.array([1,2,3,4,5,6,7])batch_size 2shuffle Trueepoch 2dataset MyDataset(all_datas,batch_size,shuffle)for e in range(epoch):for batch_data in dataset: # 把一个对象放在for上时, 会自动调用这个对象的__iter__,print(batch_data)[7 1]
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