作用
collate_fn：即用于collate的function，用于整理数据的函数。
说到整理数据，你当然要会用数据，即会用数据制作工具torch.utils.data.Dataset，虽然我们今天谈的是torch.utils.data.DataLoader，但是，其实：
- 这两个你如何定义;
- 从装载器
dataloader中取数据后做什么处理; - 模型的
forward()中如何处理。
这三部分都是有机统一而不可分割的，一个地方改了，其他地方就要改。
emmm…，小小总结，collate_fn笼统的说就是用于整理数据，通常我们不需要使用，其应用的情形是：各个数据长度不一样的情况，比如第一张图片大小是28*28,第二张是50*50，这样的话就如果不自己写collate_fn，而使用默认的，就会报错。
原则
其实说起来，我们也没有什么原则，但是如今大多数做深度学习都是使用GPU，所以这个时候我们需要记住一个总则：只有tensor数据类型才能运行在GPU上，list和numpy都不可以。
从而，我们什么时候将我们的数据转化为tensor是一个问题，我的答案是前一节中的三个部分都可以来转化，只是我们大多数的人都习惯在部分一转化。
基础
dataset
我们必须先看看torch.utils.data.Dataset如何使用，以一个例子为例：
import torch.utils.data as Data
class mydataset(Data.Dataset):
def __init__(self,train_inputs,train_targets):#必须有
super(mydataset,self).__init__()
self.inputs=train_inputs
self.targets=train_targets
def __getitem__(self, index):#必须重写
return self.inputs[index],self.targets[index]
def __len__(self):#必须重写
return len(self.targets)
#构造训练数据
datax=torch.randn(4,3)#构造4个输入
datay=torch.empty(4).random_(2)#构造4个标签
#制作dataset
dataset=mydataset(datax,datay)
下面，可以对dataset进行一系列操作，这些操作返回的结果和你之前那个class的三个函数定义都息息相关。我想说，那三个函数非常自由，你想怎么定义就怎么定义，上述只是一种常见的而已，你可以定制一个特色的。
len(dataset)#调用了你上面定义的def __len__()那个函数
#4
dataset[0]#调用了你上面定义的def __getitem__()那个函数
#(tensor([-1.1426, -1.3239, 1.8372]), tensor(0.))
所以我再三强调的是上面的输出结果和你的定义有关，比如你完全可以把def __getitem__()改成：
def __getitem__(self, index):
return self.inputs[index]#不输出标签
那么，
dataset[0]#此时当然变化。
#tensor([-1.1426, -1.3239, 1.8372])
可以看到，是非常随便的，你随便定制就好。
dataloader
torch.utils.data.DataLoader
dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2)
4个数据，batch_size=2,所以一共有2个batch。
collate_fn如果你不指定，会调用pytorch内部的，也就是说这个函数是一定会调用的，而且调用这个函数时pytorch会往这个函数里面传入一个参数batch。
def my_collate(batch):
return xxx
这个batch是什么？这个东西和你定义的dataset, batch_size息息相关。batch是一个列表[x,...,xx],长度就是batch_size，里面每一个元素是dataset的某一个元素，即dataset[i](我在上一节展示过dataset[0]）。
在我们的例子中，由于我们没有对dataloader设置需要打乱数据，即shuffle=True，那么第1个batch就是前两个数据，如下：
print(datax)
print(datay)
batch=[dataset[0],dataset[1]]#所以才说和你dataset中get_item的定义有关。
print(batch)
对，你没有看错，上述代码展示的batch就会传入到pytorch默认的collate_fn中，然后经过默认的处理，输出如下：
it=iter(dataloader)
nex=next(it)#我们展示第一个batch经过collate_fn之后的输出结果
print(nex)
其实，上面就是我们常用的，经典的输出结果，即输入和标签是分开的，第一项是输入tensor，第二项是标签tensor，输入的维度变成了(batch_size,input_size)。
但是我们乍一看，将第一个batch变成上述输出结果很容易呀，我们也会！我们下面就来自己写一个collate_fn实现这个功能。
# a simple custom collate function, just to show the idea
# `batch` is a list of tuple where first element is input tensor and the second element is corresponding label
def my_collate(batch):
inputs=[data[0].tolist() for data in batch]
target = torch.tensor([data[1] for data in batch])
return [data, target]
dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2,collate_fn=my_collate)
print(datax)
print(datay)
it=iter(dataloader)
nex=next(it)
print(nex)
这不就和默认的collate_fn的输出结果一样了嘛！无非就是默认的还把输入变成了tensor,标签变成了tensor,我上面是列表，我改就是了嘛！如下：
def my_collate(batch):
inputs=[data[0].tolist() for data in batch]
inputs=torch.tensor(inputs)
target =[data[1].tolist() for data in batch]
target=torch.tensor(target)
return [inputs, target]
dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2,collate_fn=my_collate)
it=iter(dataloader)
nex=next(it)
print(nex)
这下好了吧！
对了，作为彩蛋，告诉大家一个秘密：默认的collate_fn函数中有一些语句是转tensor以及tensor合并的操作，所以你的dataset如果没有设计成经典模式的话，使用默认的就容易报错，而我们自己会写collate_fn，当然就不存在这个问题啦。同时，给大家的一个经验就是，一般dataset是不会报错的，而是根据dataset制作dataloader的时候容易报错，因为默认collate_fn把dataset的类型限制得比较死。
应用情形
假设我们还是4个输入，但是维度不固定的。
a=[[1,2],[3,4,5],[1],[3,4,9]]
b=[1,0,0,1]
dataset=mydataset(a,b)
dataloader=Data.DataLoader(dataset,batch_size=2)
it=iter(dataloader)
nex=next(it)
nex
使用默认的collate_fn，直接报错，要求相同维度。
这个时候，我们可以使用自己的collate_fn，避免报错。
不过话说回来，我个人感受是：
在这里避免报错好像也没有什么用，因为大多数的神经网络都是定长输入的，而且很多的操作也要求相同维度才能相加或相乘，所以：这里不报错，后面还是报错。如果后面解决这个问题的方法是：在不足维度上进行补0操作，那么我们为什么不在建立dataset之前先补好呢？所以，collate_fn这个东西的应用场景还是有限的。