处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护；我们理想地希望我们的数据集代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch 提供了两种数据原语：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset，它们允许您使用预加载的数据集以及您自己的数据。Dataset 存储样本及其相应的标签，DataLoader 在 Dataset 周围包装一个可迭代对象，以便轻松访问样本。
PyTorch 域库提供了许多预加载的数据集（例如 FashionMNIST），它们是 torch.utils.data.Dataset 的子类并实现特定于特定数据的功能。它们可用于对模型进行原型设计和基准测试。您可以在此处找到它们：Image Datasets, Text Datasets, and Audio Datasets。
1.加载数据集
以下是如何从 TorchVision 加载 Fashion-MNIST 数据集的示例。 Fashion-MNIST 是 Zalando 文章图像的数据集，由 60,000 个训练示例和 10,000 个测试示例组成。每个示例包含一个 28×28 灰度图像和来自 10 个类别之一的相关标签。
我们使用以下参数加载 FashionMNIST 数据集：
- root 是存储训练/测试数据的路径，
- train 指定训练或测试数据集，
- download=True 如果 root 不可用，则从 Internet 下载数据。
- transform 和 target_transform 指定特征和标签转换。
import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torchvision import datasets
from torchvision.transforms import ToTensor
import matplotlib.pyplot as plt
training_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train=True,
download=True,
transform=ToTensor()
)
test_data = datasets.FashionMNIST(
root="data",
train=False,
download=True,
transform=ToTensor()
)
Out:
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/FashionMNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/FashionMNIST/raw
2.迭代和可视化数据集
我们可以像列表一样手动索引数据集：training_data[index]。我们使用 matplotlib 来可视化训练数据中的一些样本。
labels_map = {
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))
cols, rows = 3, 3
for i in range(1, cols * rows + 1):
sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()
img, label = training_data[sample_idx]
figure.add_subplot(rows, cols, i)
plt.title(labels_map[label])
plt.axis("off")
plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()
3.创建自定义数据集
自定义 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__ 和 __getitem__。看看这个实现； FashionMNIST 图像存储在目录 img_dir 中，它们的标签分别存储在一个 CSV 文件 annotations_file.txt 中。
在接下来的部分中，我们将分解每个函数中发生的事情。
import os
import pandas as pd
from torchvision.io import read_image
class 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_dir
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __len__(self):
return len(self.img_labels)
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
__init__
__init__ 函数在实例化 Dataset 对象时运行一次。我们初始化包含图像、注释文件和两个转换的目录（下一节将详细介绍）。
label.csv 文件如下所示：
tshirt1.jpg, 0
tshirt2.jpg, 0
......
ankleboot999.jpg, 9
def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)
self.img_dir = img_dir
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
__len__
__len__ 函数返回我们数据集中的样本数。
例子：
def __len__(self):
return len(self.img_labels)
__getitem__
__getitem__ 函数从给定索引 idx 的数据集中加载并返回一个样本，基于索引，它识别图像在磁盘上的位置，使用 read_image 将其转换为张量，从 self.img_labels 中的 csv 数据中检索相应的标签，对其调用转换函数（如果适用），并在元组中返回张量图像和相应的标签。
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
4.准备数据以使用 DataLoaders 进行训练
Dataset 检索我们数据集的特征并一次标记一个样本。在训练模型时，我们通常希望以“小批量”的形式传递样本，在每个时期重新洗牌数据以减少模型过度拟合，并使用 Python 的多处理multiprocessing来加速数据检索。
DataLoader 是一个迭代器，它在一个简单的 API 中为我们抽象了这种复杂性。
from torch.utils.data import DataLoader
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)
5.通过 DataLoader遍历
我们已经将该数据集加载到 ·DataLoader· 中，并且可以根据需要遍历数据集。下面的每次迭代都会返回一批 ·train_features· 和 ·train_labels·（分别包含 ·batch_size=64· 个特征和标签）。因为我们指定了 ·shuffle=True·，所以在我们遍历所有批次后，数据会被打乱（为了对数据加载顺序进行更细粒度的控制，请查看 Samplers）。
# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
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}")
Out：
Feature batch shape: torch.Size([64, 1, 28, 28])
Labels batch shape: torch.Size([64])
Label: 5