1. 为什么要有数据集类和数据加载器类？

一万个人会有一万种获取并处理原始数据样本的代码，这会导致对数据的操作代码标准不一，并且很难复用。
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为了解决这个问题，Pytorch提供了两种最基本的数据相关类：

torch.utils.data.Dataset：一个数据集对象，包含每个数据样本路径以及对应标签
torch.utils.data.DataLoader：持有一个对Dataloader的迭代器，通过调用Dataset的__getitem__函数方便地获取实际的样本-标签对。

PyTorch 为不同的任务类型提供了方便的预加载数据集，例如 torchvision.datasets、torchaudio.datasets 等。这些数据集都是 torch.utils.data.Dataset 的子类，可以直接通过dataset.数据集名称的方式来方便的下载经典的数据集，在下面你会看到它的使用例。

2. Dataset类的使用方法

2.1 加载一个Fashion-MNIST数据集

Fashion-MNIST 是一个来自 Zalando 的文章图像数据集，包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。每个样本由一张 28×28 的灰度图像和其对应的 10 个类别中的一个标签组成。

这是一个使用TorchVision的预加载数据集类加载Fashion-MNIST 数据集的例子，如下是每个参数代表的意思：

root：是存储训练/测试数据的路径。
train：指定是训练数据集还是测试数据集。
download=True：如果数据在 root 路径下不可用，则从互联网下载。
transform 和 target_transform：分别指定特征和标签的转换。

import torch
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plttraining_data = datasets.FashionMNIST(root="data", # 指定数据集实际存放的路径（相对于本代码文件）train=True, # 指定这是训练集还是测试集download=True, # 如果在root下没有数据，从网络上自动下载transform=ToTensor() # 给每一张图片转换为Tensor的数据类型
)test_data = datasets.FashionMNIST(root="data", # 指定数据集实际存放的路径（相对于本代码文件）train=False, # 指定这是训练集还是测试集download=True, # 如果在root下没有数据，从网络上自动下载transform=ToTensor() # 给每一张图片转换为Tensor的数据类型
)

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2.2 遍历并可视化数据集

我们可以简单的使用training_data[index]来获取Datasets类中对应index的样本。通常可以用matplotlib来可视化我们的一些训练数据集：

labels_map = { # 定义一个标签映射字典0: "T-Shirt",1: "Trouser",2: "Pullover",3: "Dress",4: "Coat",5: "Sandal",6: "Shirt",7: "Sneaker",8: "Bag",9: "Ankle Boot",
}figure = plt.figure(figsize=(8, 8)) # 创建一个新的画布，大小为8x8英寸
cols, rows = 3, 3 # 定义展示网格尺寸 3x3的展示网格，每个网格展示i一个图片for i in range(1, cols * rows + 1): # plt的索引从1开始，配合一下sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() # 生成一个包含1个元素的张量，item()回python数据类型之后为0到数据集大小-1的随机整数img, label = training_data[sample_idx] # 本质上是在调用__getitem__函数figure.add_subplot(rows, cols, i) # 在之前创建的图形窗口中，添加一个子图（subplot），并将当前的画笔操作对象设置为当前子图plt.title(labels_map[label]) # 子图的标题设置为对应的标签字符串plt.axis("off") # 不显示坐标轴plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray") # 把当前网格画好
plt.show() # 展示画布

这里我并不知道为啥要使用img.squeeze()这个方法, 直到我把img的shape的打印出来：
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现在img是一个3维的tensor，但是plt.imshow需要输入二维的tensor，所以使用squeeze的目的是把所有的尺寸为1的维度给挤压掉，将img维度降维到2维，然后就可以用plt可视化了。

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2.3 进阶：如何制作一个自己的数据集类

自定义的 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__ 和 __getitem__。请看下面的实现示例：FashionMNIST 图像存储在 img_dir 目录中，而它们的标签则单独保存在 annotations_file 的 CSV 文件里。

import os
import pandas as pd
from torchvision.io import decode_imageclass CustomImageDataset(Dataset):def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)self.img_dir = img_dirself.transform = transformself.target_transform = target_transformdef __len__(self):return len(self.img_labels)def __getitemm__(self, idx):img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) # iloc全写为“integer location”， 表明你要通过数据的行和列的整数索引来选择数据image = decode_image(img_path)label = self.img_labels.iloc[idx, 1]if self.transform:image = self.transform(image)if self.target_transform:label = self.target_transform(label)return image, label

在接下来的部分将详细解释每个方法的作用。

`init`

def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)self.img_dir = img_dirself.transform = transformself.target_transform = target_transform

这个方法会在初始化数据集的时候调用。其主要完成如下工作：

读取标签文件
指定图片文件夹路径
指定样本和标签的transform（这个下面细讲）

一个Fashion-MNIST是一个分类任务，其标签文件annotations大概长这样：

tshirt1.jpg, 0 # 样本-标签对
tshirt2.jpg, 0
......
ankleboot999.jpg, 9

`len`

这个方法是简单返回数据集的样本数量：

def __len__(self):return len(self.img_labels)

`getitem`

这个方法是Dataset类的核心，当此方法被Dataloader调用，请求特定idx的数据时，Dataset会根据idx，读取对应的图片和标签，并对它们做出各自的transform之后，返回给Dataloader，让它把图片和标签搬运到内存.

def __getitem__(self, idx):img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])image = read_image(img_path)label = self.img_labels.iloc[idx, 1]if self.transform:image = self.transform(image)if self.target_transform:label = self.target_transform(label)return image, label

3. Dataloader类的使用方法

3.1 对数据集对象配置Dataloader

当Dataset类的__getitem__方法被调用的时候，他会返回一个样本-标签对。

但是在实际的模型训练中，我们还有一些别的要求，例如：

以“小批量（minibatches）”的方式传递样本。（减少单样本噪声带来的震荡，让梯度更新的方向更加稳定）
在每个周期（epoch）对数据进行重新洗牌（reshuffle），以减少模型过拟合。
使用 Python 的多进程（multiprocessing）来加快数据检索速度。

以上的要求可以通过如下的参数设定来满足：

from torch.utils.data import DataLoader
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=5)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=5)

batch_size=64 设定批量大小为64
shuffle=True 指定一个epoch之后dataloader持有的索引要重新洗牌
num_workers=5 指定dataloader会同时开启5个进程去调用dataset的__getitem__方法

以上是Dataloader最基本的用法，不过，当你有GPU的时候，我推荐你也把下面两个参数打开：
pin_memory=True 开启锁页内存，减少CPU到GPU的数据传递延迟
persistent_workers=True 每个epoch结束后不销毁dataloader所开启的worker进程，而是接着用，这样剩下了worker的初始化时间

3.2 使用Dataloader遍历数据集

给Dataset配置好对应的Dataloader后，就可以开始用dataloader遍历它了。每次遍历都会返回一个batch_size的训练图片和训练标签对（这里就是64个）。

# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) # 先从train_dataloader中获得一个迭代器，然后调用next获取其下一个元素
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")