pytorch中DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系

谁践踏了优雅 2023-06-04 02:54 8阅读 0赞

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## 自上而下理解三者关系 ##

首先我们看一下DataLoader.\_\_next\_\_的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num\_works为0的情况（num\_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。

class DataLoader(object):
        ...
    
        def __next__(self):
            if self.num_workers == 0:  
                indices = next(self.sample_iter)  # Sampler
                batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) # Dataset
                if self.pin_memory:
                    batch = _utils.pin_memory.pin_memory_batch(batch)
                return batch

在阅读上面代码前，我们可以假设我们的数据是一组图像，每一张图像对应一个index，那么如果我们要读取数据就只需要对应的index即可，即上面代码中的`indices`，而选取index的方式有多种，有按顺序的，也有乱序的，所以这个工作需要`Sampler`完成，现在你不需要具体的细节，后面会介绍，你只需要知道DataLoader和Sampler在这里产生关系。

那么Dataset和DataLoader在什么时候产生关系呢？没错就是下面一行。我们已经拿到了indices，那么下一步我们只需要根据index对数据进行读取即可了。

再下面的`if`语句的作用简单理解就是，如果`pin_memory=True`,那么Pytorch会采取一系列操作把数据拷贝到GPU，总之就是为了加速。

综上可以知道DataLoader，Sampler和Dataset三者关系如下：

![1603578-20190814202500714-1994111241.jpg][]

在阅读后文的过程中，你始终需要将上面的关系记在心里，这样能帮助你更好地理解。

## Sampler ##

## 参数传递 ##

要更加细致地理解Sampler原理，我们需要先阅读一下DataLoader 的源代码，如下：

class DataLoader(object):
        def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
                     batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate,
                     pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
                     worker_init_fn=None)

可以看到初始化参数里有两种sampler：`sampler`和`batch_sampler`，都默认为`None`。前者的作用是生成一系列的index，而batch\_sampler则是将sampler生成的indices打包分组，得到一个又一个batch的index。例如下面示例中，`BatchSampler`将`SequentialSampler`生成的index按照指定的batch size分组。

>>>in : list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=False))
    >>>out: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

Pytorch中已经实现的`Sampler`有如下几种：

*  `SequentialSampler`
 *  `RandomSampler`
 *  `WeightedSampler`
 *  `SubsetRandomSampler`

需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系，这个你可以通过阅读源码更深地理解，这里只做总结：

*  如果你自定义了`batch_sampler`,那么这些参数都必须使用默认值：`batch_size`, `shuffle`,`sampler`,`drop_last`.
 *  如果你自定义了`sampler`，那么`shuffle`需要设置为`False`
 *  如果`sampler`和`batch_sampler`都为`None`,那么`batch_sampler`使用Pytorch已经实现好的`BatchSampler`,而`sampler`分两种情况：
    
     *  若`shuffle=True`,则`sampler=RandomSampler(dataset)`
     *  若`shuffle=False`,则`sampler=SequentialSampler(dataset)`

## 如何自定义Sampler和BatchSampler？ ##

仔细查看源代码其实可以发现，所有采样器其实都继承自同一个父类，即`Sampler`,其代码定义如下：

class Sampler(object):
        r"""Base class for all Samplers.
        Every Sampler subclass has to provide an :meth:`__iter__` method, providing a
        way to iterate over indices of dataset elements, and a :meth:`__len__` method
        that returns the length of the returned iterators.
        .. note:: The :meth:`__len__` method isn't strictly required by
                  :class:`~torch.utils.data.DataLoader`, but is expected in any
                  calculation involving the length of a :class:`~torch.utils.data.DataLoader`.
        """
    
        def __init__(self, data_source):
            pass
    
        def __iter__(self):
            raise NotImplementedError
    
        def __len__(self):
            return len(self.data_source)

所以你要做的就是定义好`__iter__(self)`函数，不过要注意的是该函数的返回值需要是可迭代的。例如`SequentialSampler`返回的是`iter(range(len(self.data_source)))`。

另外`BatchSampler`与其他Sampler的主要区别是它需要将Sampler作为参数进行打包，进而每次迭代返回以batch size为大小的index列表。也就是说在后面的读取数据过程中使用的都是batch sampler。

## Dataset ##

Dataset定义方式如下：

class Dataset(object):
        def __init__(self):
            ...
    
        def __getitem__(self, index):
            return ...
    
        def __len__(self):
            return ...

上面三个方法是最基本的，其中`__getitem__`是最主要的方法，它规定了如何读取数据。但是它又不同于一般的方法，因为它是python built-in方法，其主要作用是能让该类可以像list一样通过索引值对数据进行访问。假如你定义好了一个dataset，那么你可以直接通过`dataset[0]`来访问第一个数据。在此之前我一直没弄清楚`__getitem__`是什么作用，所以一直不知道该怎么进入到这个函数进行调试。现在如果你想对`__getitem__`方法进行调试，你可以写一个for循环遍历dataset来进行调试了，而不用构建dataloader等一大堆东西了，建议学会使用`ipdb`这个库，非常实用！！！以后有时间再写一篇ipdb的使用教程。另外，其实我们通过最前面的Dataloader的`__next__`函数可以看到DataLoader对数据的读取其实就是用了for循环来遍历数据,不用往上翻了，我直接复制了一遍，如下：

class DataLoader(object): 
        ... 
    
        def __next__(self): 
            if self.num_workers == 0:   
                indices = next(self.sample_iter)  
                batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) # this line
                if self.pin_memory: 
                    batch = _utils.pin_memory.pin_memory_batch(batch) 
                return batch

我们仔细看可以发现，前面还有一个`self.collate_fn`方法，这个是干嘛用的呢?在介绍前我们需要知道每个参数的意义：

*  `indices`: 表示每一个iteration，sampler返回的indices，即一个batch size大小的索引列表
 *  `self.dataset[i]`: 前面已经介绍了，这里就是对第i个数据进行读取操作，一般来说`self.dataset[i]=(img, label)`

看到这不难猜出`collate_fn`的作用就是将一个batch的数据进行合并操作。默认的`collate_fn`是将img和label分别合并成imgs和labels，所以如果你的`__getitem__`方法只是返回 `img, label`,那么你可以使用默认的`collate_fn`方法，但是如果你每次读取的数据有`img, box, label`等等，那么你就需要自定义`collate_fn`来将对应的数据合并成一个batch数据，这样方便后续的训练步骤。

转载于:https://www.cnblogs.com/Manuel/p/11354488.html

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