torch 的数据加载 Datasets DataLoaders

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torch的模型加载有两种方式：
Datasets & DataLoaders

torch本身可以提供两数据加载函数：
torch.utils.data.DataLoader（）和torch.utils.data.Dataset（）

其中torch.utils.data 是PyTorch提供的一个模块，用于处理和加载数据。该模块提供了一系列工具类和函数，用于创建、操作和批量加载数据集。

加载函数后可以实现数据集代码与模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化
Dataset定义了抽象的数据集类，用户可以通过继承该类来构建自己的数据集。制作自己的数据集必须要实现三个函数：

• init（）函数在实例化Dataset对象时运行一次
• len（）函数返回数据集中样本的数量
• getitem（）函数的作用是:从给定索引 index,从数据集中加载并返回一个样本并将其转换为张量。

import torch
from torch.utils.data import Datasetclass CreateDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data = datadef __getitem__(self, index):# 根据索引获取样本return self.data[index]def __len__(self):# 返回数据集大小return len(self.data)# 创建数据集对象
data = [[255,255,255],[255,245,235],[225,226,227]]
dataset = CreateDataset(data)# 根据索引获取样本
sample = dataset[1]
print(sample)
# [255,245,235]

数据处理模块其他的功能：

• TensorDataset: 继承自 Dataset 类，用于将张量数据打包成数据集。它接受多个张量作为输入，并按照第一个输入张量的大小来确定数据集的大小。对 tensor 进行打包，就好像 python 中的 zip 功能。该类通过每一个 tensor 的第一个维度进行索引。因此，该类中的 tensor 第一维度必须相等。

from torch.utils.data import TensorDataset
import torch
from torch.utils.data import DataLoadera = torch.tensor([[11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99], [11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99], [11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99], [11, 22, 33], [44, 55, 66], [77, 88, 99]])
b = torch.tensor([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])
train_ids = TensorDataset(a, b)for x_train, y_label in train_ids:print(x_train, y_label)##############################################################################################
#tensor([11, 22, 33]) tensor(0)
#tensor([44, 55, 66]) tensor(1)
#tensor([77, 88, 99]) tensor(2)
#tensor([11, 22, 33]) tensor(0)
#tensor([44, 55, 66]) tensor(1)
#tensor([77, 88, 99]) tensor(2)
#tensor([11, 22, 33]) tensor(0)
#tensor([44, 55, 66]) tensor(1)
#tensor([77, 88, 99]) tensor(2)
#tensor([11, 22, 33]) tensor(0)
#tensor([44, 55, 66]) tensor(1)
#tensor([77, 88, 99]) tensor(2)

• DataLoader: 数据加载器类，用于批量加载数据集。它接受一个数据集对象作为输入，并提供多种数据加载和预处理的功能，如设置批量大小、多线程数据加载和数据打乱等。DataLoader中最重要的参数就是dataset，它决定了要装载的数据集。

• Subset: 数据集的子集类，用于从数据集中选择指定的样本。定义了一个子集的索引列表indices，它可以根据需要进行调整。然后，我们使用Subset类创建了一个名为subset的子集对象，它接受两个参数：原始数据集dataset和子集的索引列表indices。

indices = [0, 2, 4]  # 子集的索引列表
subset = Subset(dataset, indices)

• random_split: 将一个数据集随机划分为多个子集，可以指定划分的比例或指定每个子集的大小。

import torch
import torchvision
# from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
# 准备数据集
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader# 定义训练的设备
device = torch.device("cuda")
#读取数据
data_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(size=(224,224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
full_dataset = ImageFolder(r'D:\PythonSpace\data\trainTest',transform = data_transform)
# length 数据集总长度
full_data_size = len(full_dataset)
print("总数据集的长度为：{}".format(full_data_size))
train_size = int(0.8 * len(full_dataset))
test_size = len(full_dataset) - train_size#在这里
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(full_dataset, [train_size, test_size])
#在这里train_data_size = len(train_dataset)
test_data_size = len(test_dataset)
# 如果train_data_size=10, 训练数据集的长度为：10
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size))
>>>
总数据集的长度为：100
训练数据集的长度为：80
测试数据集的长度为：20

• ConcatDataset: 将多个数据集连接在一起形成一个更大的数据集。

#链接两个数据集
dataset = torch.utils.data.ConcatDataset([celeba_dataset, digiface_dataset]) 
#导入数据集
loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=dataset, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True, drop_last=True, num_workers=cfg.n_workers)

• get_worker_info: 获取当前数据加载器所在的进程信息。torch.utils.data.get_worker_info() 在worker进程中返回各种有用的信息（包括worker id、dataset replica、initial seed等），在main进程中返回None。用户可以在数据集代码和/或 worker_init_fn 中使用此函数来单独配置每个数据集副本，并确定代码是否在工作进程中运行。分片数据集特别有用。

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