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[人工智能]pytorch之深入理解collate_fn

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:

  1. 这两个你如何定义;
  2. 从装载器dataloader中取数据后做什么处理;
  3. 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)

在这里插入图片描述
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)

在这里插入图片描述
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)

在这里插入图片描述

it=iter(dataloader)
nex=next(it)
print(nex)

在这里插入图片描述
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!
在这里插入图片描述
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。
在这里插入图片描述
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。


完结撒花

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加:2021-09-26 10:10:08  更:2021-09-26 10:12:20 
 
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