[人工智能]PyTorch 加载超大 Libsvm 格式数据

对于比较大的数据集，比如好几个T的数据，没有办法一次性全部加载进内存，因此需要构建一个可迭代的数据集IterableDataset。

迭代读取文本文件

要借助pytorch的IterableDataset模块，官方文档是：IterableDataset。

按照官网的说法，需要继承这个IterableDataset类，然后覆写__iter__这个方法，返回一个可迭代的对象即可。

因为我们要处理的时标准 Libsvm 格式数据，所以还需要实现又给process_line函数处理每一行数据。

class LibsvmDataset(IterableDataset):
    def __init__(self, file_path, n_features):
        """
        file_path: Libsvm格式数据文件地址
        n_features: 特征数，从1开始
        """
        self.file_path = file_path
        self.n_features = n_features
    
    def process_line(self, line):
        line = line.split(' ')
        label, values = int(line[0]), line[1:]
        value = torch.zeros((self.n_features))
        for item in values:
            idx, val = item.split(':')
            value[int(idx) - 1] = float(val)
        return label, value

    def __iter__(self):
        with open(self.file_path, 'r') as fp:
            for line in fp:
                yield self.process_line(line.strip("\n"))

然后我们就可以直接把LibsvmDataset通过DataLoader封装成一个加载器。

dataset = LibsvmDataset("./test.libsvm", 10)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=3)
for data in dataloader:
    print(data)