[人工智能]Datase&DataLoader学习

Dataset and DataLoader学习

test_list = [([1,11],'一','yi'),([2,22],'二','er'),([3,33],'三','san'),([4,44],'四','si')]

import torch
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader

这里只是一个理想化数据，用于演示Dataset，DataLoader的功能，你可以想象每个元组中是一条完整数据，分别是数据，标签，和掩码。

如果我们直接使用DataLoader，会出现如下的问题：

test_loader = DataLoader(test_list,batch_size = 2)

for i in test_loader:
    print(i)

[[tensor([1, 2]), tensor([11, 22])], ('一', '二'), ('yi', 'er')]
[[tensor([3, 4]), tensor([33, 44])], ('三', '四'), ('san', 'si')]

数据部分[1,11]，[2,22]被拆开了。如果希望得到如下的结果，我们需要将数据部分设置为tensor.

我们需要写一个包装类，它必须继承Dataset，必须完成__getitem__和__len__两个方法
，我们会在这个类里面，完成列表向张量的转换。完整代码如下：

class Data_set(Dataset):
    def __init__(self,datalist):
        self.x = datalist
        
    def __getitem__(self, item):
        return torch.tensor(self.x[item][0]),self.x[item][1],self.x[item][2]
    
    def __len__(self):
        return len(self.x)
    
testset = Data_set(test_list)

test_loader = DataLoader(testset,batch_size = 2,shuffle=True)

for i in test_loader:
    print(i)

[tensor([[ 4, 44],
        [ 2, 22]]), ('四', '二'), ('si', 'er')]
[tensor([[ 1, 11],
        [ 3, 33]]), ('一', '三'), ('yi', 'san')]

# summerize

总之Dataset就是对数据进行设置而Dataloader是对数据进行加载。

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