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Pytorch 入门之数据处理 -- Dataset、Sampler、DataLoader

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Pytorch 入门之数据处理 -- Dataset、Sampler、DataLoader

做个学习笔记。

迭代器概念:

迭代的意思类似于循环,每一次重复的过程被称为一次迭代的过程,而每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值。提供迭代方法的容器称为迭代器,通常接触的迭代器有序列(列表、元组和字符串)还有字典,这些数据结构都支持迭代操作。

实现迭代器的魔法方法有两个:__iter__(self) 和 __next__(self)

一个容器如果是迭代器,那就必须实现 __iter__(self) 魔法方法,这个方法实际上是返回是一个迭代器(通常是迭代器本身)。接下来重点要实现的是 __next__(self) 魔法方法,因为它决定了迭代的规则。

数据类解读:

Dataset 读取图片变成可识别数据

Sampler 遍历数据

Dataloader 负责加载数据

联系:

    设置 Dataset,将数据 data source 包装成 Dataset 类,暴露提取接口。设置 Sampler,决定采样方式。我们是能从 Dataset 中提取元素了,还是需要设置 Sampler 告诉程序提取 Dataset 的策略。将设置好的 Dataset 和 Sampler 传入 DataLoader,同时可以设置 shuffle, batch_size 等参数。使用 DataLoader 对象可以方便快捷地在数据集上遍历。

for 循环会调用 dataloader 的 __iter__(self) 方法,以此获得迭代器来遍历 dataset

PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程 - 知乎

两文读懂PyTorch中Dataset与DataLoader(一)打造自己的数据集 - 知乎

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