PyTorch 的 DataLoader 是数据加载的核心组件，它能高效地批量加载数据并进行预处理。

Pytorch DataLoader基础概念

DataLoader基础概念
DataLoader是PyTorch基础概念
DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具，它可以：批量加载数据（batch loading）打乱数据（shuffling)并行加载数据（多线程）
自定义数据加载方式Dataloader的基本使用from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

自定义数据集类

class MyDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels):self.data = dataself.labels = labelsdef __getitem__(self, index):return self.data[index], self.labels[index]def __len__(self):return len(self.data)

创建数据集实例

dataset = MyDataset(data, labels)

创建DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset=dataset,      # 数据集batch_size=32,        # 批次大小shuffle=True,         # 是否打乱数据num_workers=4,        # 多进程加载数据的线程数drop_last=False       # 当样本数不能被batch_size整除时，是否丢弃最后一个不完整的batch
)
# 使用DataLoader迭代数据
for batch_data, batch_labels in dataloader:# 训练或推理代码pass

DataLoader重要参数详解

1. dataset: 要加载的数据集，必须是Dataset类的实例 batch_size: 每个批次的样本数
2. shuffle：是否在每个epoch重新打乱数据
3. sampler：自定义从数据集中抽取样本的策略，如果指定了sampler，则shuffle必须为False
4. num_workers:使用多少个子进程加载数据，0表示在主进程中加载。
5. collate_fn:将一批数据整合成一个批次的函数，特别使用于处理不同长度的序列数据
6. Pin_memory:如果为True，数据加载器会将张量复制到CUDA固定内存中，加速CPU到GPU的数据传输
7. drop_last: 如果数据集大小不能被batch_size整除，是否丢弃最后一个不完整的批次。
8. timeout：收集一个批次的超时值
9. worker_init_fn:每个worker初始化时被调用的函数
10. weight_sampler:参数决定是都使用加权采样器来平衡类别分布

if infinite_data_loader:data_loader = InfiniteDataLoader(dataset=data,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle,num_workers=num_workers,sampler=sampler,**kwargs)
else:data_loader = DataLoader(dataset=data,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle,num_workers=num_workers,sampler=sampler,**kwargs)n_class = len(data.classes)
return data_loader, n_class
这段代码决定了如何创建数据加载器，根据infinite_data_loader参数选择不同的加载器类型：
if infinite_data_loader:data_loader = InfiniteDataLoader(dataset=data,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle,num_workers=num_workers,sampler=sampler,**kwargs)
else:data_loader = DataLoader(dataset=data,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle,num_workers=num_workers,sampler=sampler,**kwargs)n_class = len(data.classes)
return data_loader, n_class

代码解析

这段代码基于infinite_data_loader参数创建不同类型的数据加载器：
当infinite_data_loader为True时：
创建InfiniteDataLoader实例
自定义的无限循环数据加载器，会持续提供数据而不会在一个epoch结束时停止
当infinite_data_loader为False时：
创建标准的PyTorch DataLoader实例
这是普通的数据加载器，一个epoch结束后会停止

共同参数：

dataset=data：要加载的数据集
batch_size=batch_size：每批数据的大小
shuffle=shuffle：是否打乱数据（之前代码中已设置）
num_workers=num_workers：用于并行加载数据的线程数
sampler=sampler：用于采样的策略（之前代码中已设置，可能是加权采样器）
**kwargs：其他可能的参数，如pin_memory、drop_last等

返回值：

data_loader：创建好的数据加载器
n_class = len(data.classes)：数据集中的类别数量
InfiniteDataLoader的作用
在您的代码中定义了两种InfiniteDataLoader实现：一种作为DataLoader的子类，另一种是完全自定义的类。它们的共同目的是：
持续提供数据：当一个epoch结束后，自动重新开始，不会引发StopIteration异常
支持长时间训练：在需要长时间训练的场景中特别有用，如半监督学习或者领域适应
避免手动重置：不需要在每个epoch结束后手动重置数据加载器

使用场景

无限数据加载器特别适用于：
持续训练：模型需要无限期地训练，如自监督学习或强化学习
不均匀更新：源域和目标域数据需要不同频率的更新
流式训练：数据以流的形式到达，不需要明确的epoch边界
基于迭代而非epoch的训练：训练基于迭代次数而非数据epoch
最后的返回值n_class提供了数据集的类别数量，这对模型构建和评估都很重要，比如设置分类层的输出维度或计算平均类别准确率。
高级用法

1.自定义collate_fn处理变长序列

def collate_fn(batch):# 排序批次数据，按序列长度降序batch.sort(key=lambda x: len(x[0]), reverse=True)# 分离数据和标签sequences, labels = zip(*batch)# 计算每个序列的长度lengths = [len(seq) for seq in sequences]# 填充序列到相同长度padded_seqs = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=True)return padded_seqs, torch.tensor(labels), lengths

使用自定义的collate_fn

dataloader = DataLoader(dataset=text_dataset,batch_size=16,shuffle=True,collate_fn=collate_fn
)

2.使用Sampler进行不均衡数据采样
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

假设我们有类别不平衡问题，计算采样权重

class_count = [100, 1000, 500]  # 每个类别的样本数量
weights = 1.0 / torch.tensor(class_count, dtype=torch.float)
sample_weights = weights[target_list]  # target_list是每个样本的类别索引

创建WeightedRandomSampler

sampler = WeightedRandomSampler(weights=sample_weights,num_samples=len(sample_weights),replacement=True
)

使用sampler

dataloader = DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,sampler=sampler,  # 使用sampler时，shuffle必须为Falsenum_workers=4
)