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在机器学习和深度学习中，数据读入是一个非常重要的步骤。PyTorch提供了非常灵活的数据读取方式，主要是通过Dataset和DataLoader两个类来完成的。

一、PyTorch常见的数据读取方式

PyTorch中的数据读取主要依赖于两个核心类：Dataset和DataLoader。

1. Dataset: 定义数据集的格式和数据变换形式。
2. DataLoader: 将数据集按批次读入，并且可以进行多进程数据加载。

1.1 Dataset类

Dataset类是一个抽象类，我们通常需要继承它并实现以下三个方法：

• __init__: 初始化函数，用于传入外部参数，如数据集的路径、数据变换等。
• __getitem__: 用于逐个读取样本数据，可以进行一定的数据变换，并返回训练所需的数据和标签。
• __len__: 返回数据集的样本总数。

1.2 DataLoader类

DataLoader类用于按批次读入数据。它提供了许多参数来控制数据的读取方式，如batch_size、num_workers、shuffle等。

二、构建自己的数据读取流程

为了更好地理解这些概念，我们可以通过一个具体的例子来展示如何构建自己的数据读取流程。

2.1 使用PyTorch自带的ImageFolder类

PyTorch提供了一个方便的ImageFolder类，用于读取按一定结构存储的图片数据。我们可以直接使用这个类来读取数据集。

import torch
from torchvision import datasets# 假设train_path和val_path是数据集的路径
train_data = datasets.ImageFolder(train_path, transform=data_transform)
val_data = datasets.ImageFolder(val_path, transform=data_transform)

这里的data_transform可以对图像进行一定的变换，如翻转、裁剪等操作。你可以在transform模块中定义自己的变换。

2.2例子

假设你有一个图像数据集，用于训练一个猫狗分类模型。你的数据集结构如下：

dataset/train/cats/cat1.jpgcat2.jpgcat3.jpgdogs/dog1.jpgdog2.jpgdog3.jpgval/cats/val_cat1.jpgval_cat2.jpgdogs/val_dog1.jpgval_dog2.jpg

在这个数据集中：

• train文件夹包含训练数据，其中有两个子文件夹cats和dogs，分别存放猫和狗的图片。
• val文件夹包含验证数据，同样有两个子文件夹cats和dogs。

具体代码示例

接下来我们写一段Python代码来使用ImageFolder类加载这个数据集。

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader# 步骤1: 定义数据变换
data_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((256, 256)),  # 调整图像大小为256x256transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 进行随机水平翻转transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为张量格式
])# 步骤2: 定义数据集路径
train_path = 'dataset/train'  # 训练集路径
val_path = 'dataset/val'      # 验证集路径# 步骤3: 使用ImageFolder加载数据集
train_data = datasets.ImageFolder(train_path, transform=data_transform)
val_data = datasets.ImageFolder(val_path, transform=data_transform)# 步骤4: 创建DataLoader以便批量加载数据
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False)# 步骤5: 访问一个批次的数据
for images, labels in train_loader:print(f'Batch of images shape: {images.shape}')  # 打印图片的batch尺寸print(f'Batch of labels shape: {labels.shape}')   # 打印标签的batch尺寸break  # 只输出一批数据，便于查看

代码详解

1. 导入必要的库

   import torch
   from torchvision import datasets, transforms
   from torch.utils.data import DataLoader
   

   • 导入PyTorch和必要的模块。

2. 定义数据变换

   data_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((256, 256)),  # 将图像大小调整为256x256transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为张量格式
   ])
   

   • 在这里，定义了对每张图像的处理，首先将其调整为256x256像素，然后进行随机翻转，最后将图像转换为PyTorch可以理解的张量格式。

3. 定义数据集路径

   train_path = 'dataset/train'  # 训练集路径
   val_path = 'dataset/val'      # 验证集路径
   

   • 定义你的训练集和验证集的文件夹路径。

4. 加载数据集

   train_data = datasets.ImageFolder(train_path, transform=data_transform)
   val_data = datasets.ImageFolder(val_path, transform=data_transform)
   

   • 使用ImageFolder加载训练集和验证集。
   • ImageFolder自动根据文件夹名称生成标签：cats会被标记为类别0，dogs会被标记为类别1。

5. 创建DataLoader

   train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)
   val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False)
   

   • DataLoader用于将数据集分批次加载。这里定义了每批次包含32个图像。
   • shuffle=True表示在每个epoch开始时打乱数据顺序，通常在训练过程中使用。

6. 访问数据

   for images, labels in train_loader:print(f'Batch of images shape: {images.shape}')  # 打印图片的batch尺寸print(f'Batch of labels shape: {labels.shape}')   # 打印标签的batch尺寸break  # 只输出一批数据，便于查看
   

   • 最后，遍历train_loader中的一批次数据，输出图像和标签的维度信息。
   • images.shape将在(batch_size, channels, height, width)的格式下输出图像的尺寸。
   • labels.shape输出的会是一个一维张量，表示每张图像的分类标签。