深度学习(6):Dataset 和 DataLoader

Dataset 类

概念：

• Dataset 是一个抽象类，用于表示数据集。它定义了如何获取数据集中的单个样本和标签。

作用：

• 为数据集提供统一的接口，便于数据的读取、预处理和管理。

关键方法：

• __len__(self): 返回数据集的大小（样本数量）。
• __getitem__(self, index): 根据索引 index 返回对应的样本和标签。

自定义 Dataset：

需要继承 torch.utils.data.Dataset并实现上述两个方法。

示例（PyTorch）：

import torch
from torch.utils.data import Datasetclass Dataset(Dataset):def __init__(self, datas, labels):self.datas = datas # 数据文件路径列表self.labels = labels # 标签列表def __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):# 加载数据，例如读取图像文件data = self.data[idx]label = self.labels[idx]# 一系列的处理return data, label

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DataLoader 类

概念：

• DataLoader 是一个数据迭代器，用于包装 Dataset，以便于批量（batch）加载数据。

作用：

• 提供批量数据、数据打乱（shuffle）、并行加载（多线程/多进程）等功能，提高数据加载的效率。

关键参数：

• dataset: 要加载的数据集（Dataset 实例）。
• batch_size: 每个批次的样本数量。
• shuffle: 是否在每个 epoch 开始时打乱数据。
• num_workers: 使用多少子进程来加载数据（0 表示不使用多进程）。
• collate_fn: 指定如何将一批样本组合成一个批次。

工作流程：

• 从 Dataset 中按索引取出样本。
• 使用 collate_fn 将多个样本组合成一个批次。
• 迭代返回批量数据供模型训练或评估。

示例（PyTorch）：

from torch.utils.data import DataLoader# 创建 Dataset 实例
dataset = MyDataset(datas, labels)# 创建 DataLoader 实例
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

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