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1 Dataset基類
PyTorch 讀取其他的數據，主要是通過 Dataset 類，所以先簡單瞭解一下 Dataset 類。在看很多PyTorch的代碼的時候，也會經常看到dataset這個東西的存在。Dataset類作爲所有的 datasets 的基類存在，所有的 datasets 都需要繼承它。
先看一下源碼：
這裏有一個__getitem__函數，__getitem__函數接收一個index，然後返回圖片數據和標籤，這個index通常是指一個list的index，這個list的每個元素就包含了圖片數據的路徑和標籤信息。之後會舉例子來講解這個邏輯。
其實說着了些都沒用，因爲在訓練代碼裏是感覺不到這些操作的，只會看到通過DataLoader就可以獲取一個batch的數據，這是觸發去讀取圖片這些操作的是DataLoader裏的__iter__(self)（後面再講）。
2 構建Dataset子類
下面我們構建一下Dataset的子類，叫他MyDataset類：
import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self):
self.data = torch.tensor([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])
self.label = torch.LongTensor([1,1,0,0])
def __getitem__(self,index):
return self.data[index],self.label[index]
def __len__(self):
return len(self.data)
2.1 Init
- 初始化中，一般是把數據直接保存在這個類的屬性中。像是
self.data,self.label
2.2 getitem
- index是一個索引，這個索引的取值範圍是要根據
__len__這個返回值確定的，在上面的例子中，__len__的返回值是4，所以這個index會在0，1，2，3這個範圍內。
3 dataloader
從上文中，我們知道了MyDataset這個類中的__getitem__的返回值，應該是某一個樣本的數據和標籤（如果是測試集的dataset，那麼就只返回數據），在梯度下降的過程中，一般是需要將多個數據組成batch，這個需要我們自己來組合嗎？不需要的，所以PyTorch中存在DataLoader這個迭代器（這個名詞用的準不準確有待考究）。
繼續上面的代碼，我們接着寫代碼：
mydataloader = DataLoader(dataset=mydataset,
batch_size=1)
我們現在創建了一個DataLoader的實例，並且把之前實例化的mydataset作爲參數輸入進去，並且還輸入了batch_size這個參數，現在我們使用的batch_size是1.下面來用for循環來遍歷這個dataloader：
for i,(data,label) in enumerate(mydataloader):
print(data,label)
輸出結果是：
意料之中的結果，總共輸出了4個batch，每個batch都是隻有1個樣本（數據+標籤），值得注意的是，這個輸出過程是順序的。
我們稍微修改一下上面的DataLoader的參數：
mydataloader = DataLoader(dataset=mydataset,
batch_size=2,
shuffle=True)
for i,(data,label) in enumerate(mydataloader):
print(data,label)
結果是：
可以看到每一個batch內出現了2個樣本。假如我們再運行一遍上面的代碼，得到：
兩次結果不同，這是因爲shuffle=True,dataset中的index不再是按照順序從0到3了，而是亂序，可能是[0,1,2,3],也可能是[2,3,1,0]。
【個人感想】
Dataloader和Dataset兩個類是非常方便的，因爲這個可以快速的做出來batch數據，修改batch_size和亂序都非常地方便。有下面兩個希望注意的地方：
- 一般標籤值應該是Long整數的，所以標籤的tensor可以用
torch.LongTensor(數據)或者用.long()來轉化成Long整數的形式。 - 如果要使用PyTorch的GPU訓練的話，一般是先判斷cuda是否可用，然後把數據標籤都用
to()放到GPU顯存上進行GPU加速。
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
for i,(data,label) in enumerate(mydataloader):
data = data.to(device)
label = label.to(device)
print(data,label)
看一下輸出：
