目录

1.Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集2.Dataset3.DataLoader4.查看数据5.总结

1.Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集

很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader

Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。DataLoader：被封装入DataLoaderIter里，实现该方法达到数据的划分。

2.Dataset

阅读源码后，我们可以指导，继承该方法必须实现两个方法：

(资料图片)

_getitem_()_len_()

因此，在实现过程中我们测试如下：

import torch
import numpy as np

# 定义GetLoader类，继承Dataset方法，并重写__getitem__()和__len__()方法
class GetLoader(torch.utils.data.Dataset):
	# 初始化函数，得到数据
    def __init__(self, data_root, data_label):
        self.data = data_root
        self.label = data_label
    # index是根据batchsize划分数据后得到的索引，最后将data和对应的labels进行一起返回
    def __getitem__(self, index):
        data = self.data[index]
        labels = self.label[index]
        return data, labels
    # 该函数返回数据大小长度，目的是DataLoader方便划分，如果不知道大小，DataLoader会一脸懵逼
    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 随机生成数据，大小为10 * 20列
source_data = np.random.rand(10, 20)
# 随机生成标签，大小为10 * 1列
source_label = np.random.randint(0,2,(10, 1))
# 通过GetLoader将数据进行加载，返回Dataset对象，包含data和labels
torch_data = GetLoader(source_data, source_label)

3.DataLoader

提供对Dataset的操作，操作如下：

torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last，num_workers)

参数含义如下：

dataset：加载torch.utils.data.Dataset对象数据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

因此，在实现过程中我们测试如下（紧跟上述用例）：

from torch.utils.data import DataLoader

# 读取数据
datas = DataLoader(torch_data, batch_size=6, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=2)

此时，我们的数据已经加载完毕了，只需要在训练过程中使用即可。

4.查看数据

我们可以通过迭代器（enumerate）进行输出数据，测试如下：

for i, data in enumerate(datas):
	# i表示第几个batch， data表示该batch对应的数据，包含data和对应的labels
    print("第 {} 个Batch \n{}".format(i, data))

输出结果如下图：

结果说明：由于数据的是10个，batchsize大小为6，且drop_last=False，因此第一个大小为6，第二个为4。

每一个batch中包含data和对应的labels。

当我们想取出data和对应的labels时候，只需要用下表就可以啦，测试如下：

# 表示输出数据
print(data[0])
# 表示输出标签
print(data[1])

结果如图：

5.总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

关键词： 加载数据 输出数据 我们需要 数据大小 很多时候