Dataset（https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/80877196）只负责数据的抽象，一次调用getitem只返回一个样本。前面提到过，在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。
DataLoader的函数定义如下：
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False,
drop_last=False)dataset：加载的数据集(Dataset对象)
batch_size：batch size
shuffle：是否将数据打乱
sampler： 样本抽样，后续会详细介绍
num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程
collate_fn： 如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可
pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些
drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃
from torchvision.datasets import ImageFolder
import torch
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
#加上transforms
normalize=transforms.Normalize(mean=[.5,.5,.5],std=[.5,.5,.5])
transform=transforms.Compose([
transforms.RandomSizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(), #将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
normalize
])
dataset=ImageFolder('data/dogcat_2/',transform=transform)
#dataloader是一个可迭代的对象，意味着我们可以像使用迭代器一样使用它 或者 or batch_datas, batch_labels in dataloader:
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
dataiter = iter(dataloader)
imgs, labels = next(dataiter)
print(imgs.size()) # batch_size, channel, height, weight
#输出 torch.Size([3, 3, 224, 224])
在数据处理中，有时会出现某个样本无法读取等问题，比如某张图片损坏。这时在_ getitem _函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。如果实在是遇到这种情况无法处理，则可以返回None对象，然后在Dataloader中实现自定义的collate_fn，将空对象过滤掉。但要注意，在这种情况下dataloader返回的batch数目会少于batch_size。
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在数据处理中，有时会出现某个样本无法读取等问题，比如某张图片损坏。这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。如果实在是遇到这种情况无法处理，则可以返回None对象，然后在Dataloader中实现自定义的collate_fn，将空对象过滤掉。但要注意，在这种情况下dataloader返回的batch数目会少于batch_size。
'''
from dataSet import *
import random
class NewDogCat(DogCat): # 继承前面实现的DogCat数据集
def __getitem__(self, index):
try:
# 调用父类的获取函数，即 DogCat.__getitem__(self, index)
return super(NewDogCat,self).__getitem__(index)
except:
#对于诸如样本损坏或数据集加载异常等情况，还可以通过其它方式解决。例如但凡遇到异常情况，就随机取一张图片代替：
new_index = random.randint(0, len(self) - 1)
return self[new_index]
from torch.utils.data.dataloader import default_collate # 导入默认的拼接方式
from torch.utils.data import DataLoader
def my_collate_fn(batch):
'''
batch中每个元素形如(data, label)
'''
# 过滤为None的数据
batch = list(filter(lambda x:x[0] is not None, batch))
if len(batch) == 0: return torch.Tensor()
return default_collate(batch) # 用默认方式拼接过滤后的batch数据
transform=transforms.Compose([
transforms.Resize(224), #缩放图片，保持长宽比不变，最短边的长为224像素,
transforms.CenterCrop(224), #从中间切出 224*224的图片
transforms.ToTensor(), #将图片转换为Tensor,归一化至[0,1]
transforms.Normalize(mean=[.5,.5,.5],std=[.5,.5,.5]) #标准化至[-1,1]
])
dataset = NewDogCat(root='data/dogcat_wrong/', transform=transform)
#print(dataSet[11])
dataloader = DataLoader(dataset, 2, collate_fn=my_collate_fn, num_workers=1,shuffle=True)
for batch_datas, batch_labels in dataloader:
print(batch_datas.size(),batch_labels.size())