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Day 38: Dataset类和DataLoader类

news 2025/8/13 7:44:16

核心概念

在处理大规模数据集时，显存往往无法一次性存储所有数据，因此需要使用分批训练的方法。PyTorch提供了两个关键类来解决这个问题：

DataLoader类：决定数据如何加载
Dataset类：告诉程序去哪里找数据，如何读取单个样本，以及如何预处理

实战演练：MNIST数据集

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import datasets, transforms
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子，确保结果可复现
torch.manual_seed(42)

2. 数据预处理

# 数据预处理管道
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),  # 转换为张量并归一化到[0,1]transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # MNIST数据集的标准化参数
])

3. 加载MNIST数据集

# 加载训练集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform
)# 加载测试集
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=False,transform=transform
)

🔧 Dataset类详解

Dataset类的核心方法

PyTorch的torch.utils.data.Dataset是一个抽象基类，所有自定义数据集都需要继承它并实现两个核心方法：

__len__()：返回数据集的样本总数
__getitem__(idx)：根据索引idx返回对应样本的数据和标签

魔术方法示例

# __getitem__方法示例
class MyList:def __init__(self):self.data = [10, 20, 30, 40, 50]def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]# 创建类的实例
my_list_obj = MyList()
# 可以使用索引访问元素，这会自动调用__getitem__方法
print(my_list_obj[2])  # 输出：30

# __len__方法示例
class MyList:def __init__(self):self.data = [10, 20, 30, 40, 50]def __len__(self):return len(self.data)# 使用len()函数获取元素数量，这会自动调用__len__方法
my_list_obj = MyList()
print(len(my_list_obj))  # 输出：5

查看单个样本

# 获取一个样本
sample_idx = torch.randint(0, len(train_dataset), size=(1,)).item()
image, label = train_dataset[sample_idx]
print(f"Label: {label}")# 可视化图像
def imshow(img):img = img * 0.3081 + 0.1307  # 反标准化npimg = img.numpy()plt.imshow(npimg[0], cmap='gray')plt.show()imshow(image)

DataLoader类详解

DataLoader负责将Dataset中的数据按批次加载，并提供多种数据加载策略：

# 创建训练数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset,batch_size=64,    # 每个批次64张图片shuffle=True      # 随机打乱数据
)# 创建测试数据加载器
test_loader = DataLoader(test_dataset,batch_size=1000   # 每个批次1000张图片# shuffle=False   # 测试时不需要打乱数据
)

Dataset vs DataLoader 对比

维度	Dataset	DataLoader
核心职责	定义"数据是什么"和"如何获取单个样本"	定义"如何批量加载数据"和"加载策略"
核心方法	`__getitem__`、`__len__`	无自定义方法，通过参数控制
预处理位置	在`__getitem__`中通过`transform`执行	无预处理逻辑
并行处理	无（仅单样本处理）	支持多进程加载
典型参数	`root`、`transform`	`batch_size`、`shuffle`、`num_workers`