pytorch中dataloader与dataset的一些总结

在PyTorch官方文档中提供了torchvision.transforms模块对图片数据进行变换，torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader模块来读取数据。要实现自定义数据集，就要继承 torch.utils.data.Dataset，并实现__getitem__() 和 __len__()两个方法用于读取并处理数据，得到相对应的数据处理结果后。将自定义的Dataset封装到 DataLoader中，就能实现了单/多进程迭代输出数据。

在训练过程中，数据的处理基本包括如下：

1. 数据预处理。归一化或者其他，在图片中一般使用torchvision.transforms模块中的方法进行简单处理。当然也可以自己写方法去处理。
2. 划分数据集为训练集和测试集。这种划分一般取决于用户，划分方法有留出法，交叉验证法，自助法等。（一般对于数据量比较大，直接按照7:3随机划分一次即可）
3. 自定义数据集。编写自定义MyDataSet类，继承torch.utils.data.Dataset类，并实现__getitem__() 和 __len__()方法。
4. 使用DataLoader数据加载器根据自定义数据集加载数据。其中可以使用默认的Sampler和Collate Function。

可视化可参考：PyTorch DataLoader工作原理可视化

torchvision.transforms

在torchvision.transforms模块中提供了一般的图像数据变换操作类，可以用于实现数据预处理(data preprocessing)和数据增广(data argumentation)。这里列举一些常用的变换操作。

一般图像是一个具有$(c,h,w)$ 形状的张量。其中c（channel），h（height），w（width）。当然也可以使用batch的Tensor图像。形状为$(b,c,h,w)$。其中b（batch），c（channel），h（height），w（width）。
在图像常用的定义和使用方式如下：

# 定义RGB三通道的均值和方差
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]

# 定义转换操作集合。
transform = transforms.Compose([
 transforms.Resize(299),
 transforms.CenterCrop(299), 
 transforms.ToTensor(),
 transforms.Normalize(mean, std)
])

transforms.Compose

这可以看作是一种容器，能够将多种数据变换进行组合。输入是对载入数据的各种变换操作集列表。

transformer = transforms.Compose([                                
    transforms.Resize(224,224),
    transforms.transforms.RandomResizedCrop((224), scale = (0.5,1.0)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
])
# 对图片img进行变换操作
img_trans = transformer(img)

transforms.Normalize(mean, std)

标准正态分布对数据进行标准化，其中mean是均值，std是标准差，变换完成后数据符合均值为0，标准差为1的标准正态分布。对于RGB三通道图，mean和std可以是三维的。

normalize_transformer = transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])

裁剪（Crop）

• 中心裁剪：transforms.CenterCrop
• 随机裁剪：transforms.RandomCrop
• 随机长宽比裁剪：transforms.RandomResizedCrop
• 上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop
• 上下左右中心裁剪后翻转，transforms.TenCrop

翻转和旋转（Flip and Rotation）

• 依概率p水平翻转：transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
• 依概率p垂直翻转：transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
• 随机旋转：transforms.RandomRotation

图像变换（resize）

• transforms.Resize

  对载入的图片数据进行缩放，其中，size可以是整数类型（将长宽中最短的缩放到size，然后长的等比缩放），也可以是(h,w)的序列。

  transforms.Resize(x)# 将图片短边缩放至x，长宽比保持不变
  transforms.Resize([h,w])# 同时指定长宽
  

除此之外，还有图像变化方法如下：

• 转为tensor，并归一化至[0-1]：transforms.ToTensor
• 填充：transforms.Pad
• 修改亮度、对比度和饱和度：transforms.ColorJitter
• 转灰度图：transforms.Grayscale
• 线性变换：transforms.LinearTransformation()
• 仿射变换：transforms.RandomAffine
• 依概率p转为灰度图：transforms.RandomGrayscale
• 将数据转换为PILImage：transforms.ToPILImage transforms.Lambda：Apply a user-defined lambda as a transform.

transforms.ToTensor

用于对载入的图片数据进行类型转换，将之前构成PIL图片的数据转换成Tensor数据类型，让PyTorch能够对其进行计算和处理。

transforms.ToPILImage

用于将Tensor变量的数据转换成PIL图片数据，主要是为了方便图片内容的显示。

torch.utils.data.Dataset

在官方介绍中，如果要使用自定义数据集，需要继承torch.utils.data类，并实现__getitem__() 和 __len__()两个方法：

1. __len__返回的是数据集的大小

2. __getitem__实现通过索引获取数据集中的某一个数据，以[input,label]的形式给出。

在包torch.utils.data中，包含pytorch内部默认的数据处理类：

1. Dataset(object)
2. IterableDataset(Dataset)
3. TensorDataset(Dataset): 封装成tensor的数据集，每一个样本都通过索引张量来获得。
4. ConcatDataset(Dataset): 连接不同的数据集以构成更大的新数据集
5. Subset(Dataset): 获取指定一个索引序列对应的子数据集
6. ChainDataset(IterableDataset)

而在torchvision也封装了几种常见的数据集，在torchvision.datasets中，包括：FashionMNIST, ImageFolder, CIFAR10, CIFAR100, SVHN, PhotoTour, ImageNet, CocoDetection等。

这里对torch中Dataset类，TensorDataset类，torchvision中ImageFolder类，FashionMNIST类进行分析，其继承关系如下图所示：

这里有个问题，就是在看源码的时候torchvision.datasets.Dataset中没有__len__()方法，而是在后面类中定义的这个方法。但是官网中说是自定义数据集需要实现两种方法__getitem__() 和 __len__()方法。如果是直接继承torch.utils.data.Dataset类的，比如TensorDataset数据集继承的方法中是不包括 __len__()的。

可以看出，所有的实现类基本都是直接或者间接继承于torch.utils.data.Dataset这个类的。基于此，编写自定义数据集类：

创建my_dataset文件，内容如下：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
import numpy as np

# 自定义数据集,继承torch.utils.data.Dataset
class MyDataSet(Dataset):

    # 初始化函数，得到数据，这里不绝对，
    def __init__(self, pathData, pathLabel):
        self.data = np.load(pathData)  # 传入dataset 特征的路径
        self.label = np.load(pathLabel)  # 传入dataset 中label的路径

    # 该函数返回数据大小长度，目的是方便DataLoader划分。
    def __len__(self):
        return len(self.data)

    # index是根据batchsize划分数据后得到的索引，最后将data和对应的labels一起返回
    def __getitem__(self, index):
        data = self.data[index]
        labels = self.label[index]
        return data, labels

    # 表示静态方法，该方法不一定需要，只是在dataloader中方便使用而已
    @staticmethod
    def collate_fn(batch):
        """
        该方法用于DataLoader中的collate_fn参数。到时候可以直接使用 对象.collate_fn,或者 类.collate_fn。
        该方法是在Dataloader中重新整理数据的方法。对该batch中的数据进行重新整理。如果没有定义，则会使用默认的collate_fn
        :param batch:
        :return:
        """
        # 官方实现的default_collate可以参考
        # https://github.com/pytorch/pytorch/blob/67b7e751e6b5931a9f45274653f4f653a4e6cdf6/torch/utils/data/_utils/collate.py
        images, labels = tuple(zip(*batch))

        images = torch.stack(images, dim=0)
        labels = torch.as_tensor(labels)
        return images, labels

那么到时候实例化自定义数据集的时候可以通过：

pathX = ''  # 特征数据的文件地址
pathY = ''  # 标签数据的文件地址
torch_data = MyDataSet(pathX,pathY)# 实例化数据集dataset

torch.utils.data.DataLoader

torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle, drop_lase, num_workers, collate_fn, sampler)

参数含义：

• dataset： 加载torch.utils.data.Dataset对象数据或者子类对象。
• batch_size： 每个batch的大小
• shuffle：是否对数据进行打乱
• drop_last：是否对无法整除的最后一个datasize进行丢弃。
• num_workers：表示加载的时候子进程数，一般window中设置为0，Linux中设置为大于0的数
• collate_fn：collate_fn函数会将batch_size个样本整理成一个batch样本，便于批量训练。如果不设置，使用默认的方法。
• sampler：“采样器”，表示从样本中究竟如何取样。

通过Loader操作得到的数据可以通过迭代器进行输出数据。如下：

datas = DataLoader(torch_dataset, batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

for i, data in enumerate(datas):
    # 这里的i表示第几个batch的数据，而data表示该batch对应的数据，包含训练数据和标签
    print("{}个batch \n {}".format(i, data))
    # 通过这种方式获取第i个batch数据中训练数据和训练样本
    images, labels = data

sampler

pytorch采样器有如下几个（torch.utils.data包中）:

1. Sampler
2. SequentialSampler: 顺序采样样本，始终按照同一个顺序。
3. RandomSampler: 无放回地随机采样样本元素。
4. SubsetRandomSampler: 无放回地按照给定的索引列表采样样本元素
5. WeightedRandomSampler: # 按照给定的概率来采样样本。
6. BatchSampler: # 在一个batch中封装一个其他的采样器。
7. DistributedSampler: 在包torch.utils.data.distributed中，采样器可以约束数据加载进数据集的子集。

其继承关系如图所示：

Sampler类是所有的采样器的基类，每一个继承自Sampler的子类都必须实现它的__iter__()方法和__len__()方法。

• __iter__()实现如何迭代样本
• __len__()返回一共有多少个样本

对于默认使用的采样器，其实现源码如下：

if batch_sampler is None:  # 没有手动传入batch_sampler参数时
    if sampler is None:  # 没有手动传入sampler参数时
        if shuffle:
            sampler = RandomSampler(dataset)  # 随机采样
        else:
            sampler = SequentialSampler(dataset)  # 顺序采样
    batch_sampler = BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last)
self.sampler = sampler
self.batch_sampler = batch_sampler
self.__initialized = True

网上找到的一个视频处理采样器：

class RandomSequenceSampler(Sampler):
    # 作用与BatchSampler有点类似，每seq_len个视频shuffle
    def __init__(self, n_sample, seq_len):
        self.n_sample = n_sample  # 视频的数量
        self.seq_len = seq_len  # 视频序列长度

    def _pad_ind(self, ind):
        zeros = np.zeros(self.seq_len - self.n_sample % self.seq_len)
        ind = np.concatenate((ind, zeros))
        return ind

    def __iter__(self):
        idx = np.arange(self.n_sample)
        if self.n_sample % self.seq_len != 0:
            idx = self._pad_ind(idx)
        idx = np.reshape(idx, (-1, self.seq_len))
        np.random.shuffle(idx)
        idx = np.reshape(idx, (-1))
        return iter(idx.astype(int))

    def __len__(self):
        return self.n_sample + (self.seq_len - self.n_sample % self.seq_len)

collate_fn

在继承Dataset类的自定义类中，__getitem__()方法一般返回一组类似于[input,label]的一个样本，而在创建DataLoader类的对象时，collate_fn函数会将batch_size个样本整理成一个batch样本，便于批量训练。

如果在DataLoader中不设置collate_fn，则会使用默认的函数default_collate(batch)，在该方法中的有

self.dataset[i] for i in indices

其中，indices是该batch_size中从Dataset子类中获取的索引集合，而self.dataset[i]就是Dataset子类中__getitem__()返回的结果。

默认的函数default_collate(batch) 只能对大小相同的batch_size个input进行整理，

将[(input0, label0), (input1, label1),(input2, label2), ] 整理成([input0,input1,input2,], [label0,label1,label2,]), 这里要求多个input的大小要相同，如果不相同时候需要使用自定义函数callate_fn来处理。

对于目标检测，其输入一般是(input,box,label)形式，这种也需要自定义，因为默认函数只能处理(input,label)格式。

简单的collate_fn函数参考：

函数定义形式：

def collate_fn(self, batch):
	for unit in batch:
		unit_x.append(unit[0])
		unit_y.append(unit[1])
		...
	return {
    
    x: torch.tensor(unit_x),  y: torch.tensor(unit_y)}

# 使用，直接将函数名传进去就好
loader = Dataloader(collate_fn=collate_fn)

说明，这里的batch是该batch_size中的数据集合

函数输入形式：[(input0, label0), (input1, label1),(input2, label2),...]

函数输出形式：([input0,input1,input2,...], [label0,label1,label2,...])

创建可被调用的类的形式：

class collater():
	def __init__(self, *params):
		self. params = params
	
	def __call__(self, data):
		'''在这里重写collate_fn函数'''
        
# 对于类的形式，使用的时候是，创建对象作为输入即可
collate_fn = collater(*params)
loader = Dataloader(collate_fn=collate_fn)

对于目标检测的自定义collate_fn函数参考如下：

def collate_fn(self, batch):
    paths, imgs, targets = list(zip(*batch))
    # Remove empty placeholder targets  
    # 有可能__getitem__返回的图像是None, 所以需要过滤掉
    targets = [boxes for boxes in targets if boxes is not None]
    # Add sample index to targets
    # boxes是每张图像上的目标框，但是每个图片上目标框数量不一样呢，所以需要给这些框添加上索引，对应到是哪个图像上的框。
    for i, boxes in enumerate(targets):
        boxes[:, 0] = i
    targets = torch.cat(targets, 0)
    # Selects new image size every tenth batch
    if self.multiscale and self.batch_count % 10 == 0:
        self.img_size = random.choice(range(self.min_size, self.max_size + 1, 32))
    # Resize images to input shape
    # 每个图像大小不同呢，所以resize到统一大小
    imgs = torch.stack([resize(img, self.img_size) for img in imgs])
    self.batch_count += 1
    return paths, imgs, targets