《nlp入门+实战：第七章：pytorch中数据集加载和自带数据集的使用》

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2023-10-11 18:03 12阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  1.模型中使用数据加载器的目的
 *  2.数据集类
 *   *  2.1 Dataset基类介绍
     *  2.2 数据加载案例
 *  3.迭代数据集
 *  4 pytorch自带的数据集
 *   *  4.1 torchversion.datasets
     *  4.2 MNIST数据集的介绍

上一篇： [《nlp入门+实战：第六章：常见优化器算法的介绍》][nlp]

本章代码链接：

*  [https://gitee.com/ninesuntec/nlp-entry-practice/blob/master/code/7.pytorch中数据集加载.py][https_gitee.com_ninesuntec_nlp-entry-practice_blob_master_code_7.pytorch_.py]
 *  [https://gitee.com/ninesuntec/nlp-entry-practice/blob/master/code/7.pytorch自带数据集的使用.py][https_gitee.com_ninesuntec_nlp-entry-practice_blob_master_code_7.pytorch_.py 1]

本章数据集地址：

*  [https://gitee.com/ninesuntec/nlp-entry-practice/blob/master/data/spam.txt][https_gitee.com_ninesuntec_nlp-entry-practice_blob_master_data_spam.txt]

## 1.模型中使用数据加载器的目的 ##

在前面的线性回归模型中，我们使用的数据很少，所以直接把全部数据放到模型中去使用。

但是在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的数据，不可能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成一个个的**batch**，同时还会对数据进行预处理。

所以，接下来我们来学习pytorch中的数据加载的方法

## 2.数据集类 ##

### 2.1 Dataset基类介绍 ###

在torch中提供了数据集的基类**torch.utils.data. Dataset**，继承这个基类，我们能够非常快速的实现对数据的加载。

torch.utils.data. Dataset的源码如下:  
![在这里插入图片描述][448411bfdfff41a0ae302367c0599728.png_pic_center]

可知:我们需要在自定义的数据集类中继承Dataset类，同时还需要实现两个方法:

*  1.\_len\_方法，能够实现通过全局的len()方法获取其中的元素个数
 *  2.\_getitem\_方法，能够通过传入索引的方式获取数据，例如通过dataset\[i\]获取其中的第i条数据

### 2.2 数据加载案例 ###

下面通过—个例子来看看如何使用Dataset来加载数据

数据来源:[https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+Spam+Collection/][https_archive.ics.uci.edu_ml_datasets_SMS_Spam_Collection]  
不过这个数据集好像已经不能用了，但是类似的Kaggle上还有很多，大家也可以尝试下载这一个：  
[https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset][https_www.kaggle.com_datasets_uciml_sms-spam-collection-dataset]

数据介绍: SMS Spam Collection是用于强扰短信识别的经典数据集，完全来自真实短信内容，包括4831条正常短信和747条骚扰短信。正常短信和骚扰短信保存在一个文本文件中。每行完整记—条短信内容,每行开头通过ham和spam标识正常短信和骚扰短信

数据实例:  
![在这里插入图片描述][4bdfa0a584ee48ad9d6370e72a513544.png_pic_center]

实现如下：

import torch
    from torch.utils.data import Dataset
    
    data_path = r"C:\Users\NineSun\Desktop\archive\spam.txt"  # r表示后面是一个字符串，无需转义
    
    
    # 完成数据集类
    class MyDdataSet(Dataset):
        def __init__(self):
            self.lines = open(data_path, 'r', encoding='UTF-8').readlines()
    
        def __getitem__(self, index):
            # 获取索引对应位置的数据
            return self.lines[index]
    
        def __len__(self):
            # 返回数据的总数量
            return len(self.lines)
    
    
    if __name__ == '__main__':
        my_dataset = MyDdataSet()
        print(my_dataset[0])
        print(len(my_dataset))

![在这里插入图片描述][9a1f58c7b37b405e8aedc77c929004c3.png_pic_center]

之后对Dataset进行实例化。可以迭代获取其中的数据：

my_dataset = MyDdataSet()
    for i in range(len(my_dataset)):
        print(i,my_dataset[i])

## 3.迭代数据集 ##

使用上述的方法能够进行数据的读取,但是其中还有很多内容没有实现:

*  批处理数据（Batching the data)
 *  打乱数据(Shuffling the data)
 *  使用多线程multiprocessing并行加载数据。

在pytorch中**torch.utils.data. DataLoader**提供了上述的所用方法DataLoader的使用方法示例:

from torch.utils.data import DataLoader
    
    my_dataset = MyDdataSet()
    # dataset:实例化之后的数据集；batch_size:batch的大小，一个batch包含10个样本数据；
    # shuffle：表示是否打乱数据的顺序；num_workers：表示加载数据时启用线程的数量
    data_loader = DataLoader(dataset=my_dataset, batch_size=10, shuffle=True, num_workers=2)
    # 遍历，获取每个batch的结果
    if __name__ == '__main__':
        for i in data_loader:
            print(i)

其中参数含义:

*  1.dataset:提前定义的dataset的实例
 *  2.batch\_size:传入数据的batch的大小,常用128,256等等
 *  3.shuffle: bool类型，表示是否在每次获取数据的时候提前打乱数据
 *  4.num\_workers :加载数据的线程数

注意:

*  1.len(dataset)=数据集的样本数
 *  2.1en(dataloader) = math.cei1(样本数/batch\_size即向上取整)

print(len(data_loader))
        print(len(my_dataset))

![在这里插入图片描述][11cf8266c8a84be7bebd1544236df445.png_pic_center]

## 4 pytorch自带的数据集 ##

pytorch中自带的数据集由两个上层api提供，分别是torchvision和torchtext；  
其中:

*  1.torchvision提供了对**图片数据处理**相关的api和数据
    
     *  数据位置:torchvision.datasets，例如: torchvision.datasets.MNIST(手写数字图片数据）
 *  2.torchtext提供了对**文本数据处理**相关的API和数据
    
     *  数据位置: torchtext.datas ets ,例如: torchtext.datasets.IMDB(电影评论文本数据)

下面我们以Mnist手写数字为例，来看看pytorch如何加载其中自带的数据集

使用方法和之前一样:

*  1.准备好Dataset实例
 *  2.把dataset交给dataloder 打乱顺序,组成batch

在进行下面的内容之前，请大家把torchvision和torchtext安装一下，安装办法也很简单，我使用的是anaconda安装的，安装命令如下：

pip install torchvision
    pip install torchtext

记得切换到你所对应的环境  
![在这里插入图片描述][3101e77ae3c445d093b752ed18df1e35.png_pic_center]

如果上面这种方式下载过慢，可以尝试下面这条指令

pip install --upgrade torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
    
    pip install --upgrade torch torchtext -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果没安装成功，请大家自己百度一下吧。

### 4.1 torchversion.datasets ###

torchversoin. datasets 中的数据集类(比如torchvision.datasets .MNIST）,都是继承自Dataset  
意味着:直接对torchvision.datasets.MNIST进行实例化就可以得到Dataset的实例但是MNIST API中的参数需要注意一下:

torchvision.datasets.MNIST(root=’ /files/’ ,train=True，download=True,transform=)

*  1.root参数表示数据存放的位置
 *  2.train: bool类型，表示是使用训练集的数据还是测试集的数据
 *  3.download:bool类型，表示是否需要下载数据到root目录
 *  4.transform:实现的对图片的处理函数

### 4.2 MNIST数据集的介绍 ###

数据集的原始地址: [http://yann.lecun.com/exdb/mnist/][http_yann.lecun.com_exdb_mnist]

MNIST是由Yann Lecun等人提供的免费的图像识别的数据集，其中包括60000个训练样本和10000个测试样本，其中图片的尺寸已经进行的标准化的处理，都是黑白的图像，大小为28×28

执行代码,下载数据,观察数据类型:

from torchvision.datasets import MNIST
    
    mninst = MNIST(root='./data', train=True, download=True)
    print(mninst[0])

运行以后，会在data目录下生成以下数据集  
![在这里插入图片描述][a479f3150652402785aff8d69a55a9d7.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][04682e3f695e4ee194a9e6999ea7877a.png_pic_center]

可以看出其中数据集返回了两条数据，可以猜测为图片的数据和目标值

返回值的第0个为Image类型，可以调用show()方法打开，发现为手写数字5

from torchvision.datasets import MNIST
    
    mninst = MNIST(root='./data', train=True, download=True)
    print(mninst[0])
    img=mninst[0][0]
    img.show()

![在这里插入图片描述][18e184e2542f4d298cb7742c9076c62a.png_pic_center]

由上可知:返回值为(图片，目标值),这个结果也可以通过观察源码得到

下一篇：[《nlp入门+实战：第八章：使用Pytorch实现手写数字识别》][nlp_Pytorch]

[nlp]: https://blog.csdn.net/zhiyikeji/article/details/126046403
[https_gitee.com_ninesuntec_nlp-entry-practice_blob_master_code_7.pytorch_.py]: https://gitee.com/ninesuntec/nlp-entry-practice/blob/master/code/7.pytorch%E4%B8%AD%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%8A%A0%E8%BD%BD.py
[https_gitee.com_ninesuntec_nlp-entry-practice_blob_master_code_7.pytorch_.py 1]: https://gitee.com/ninesuntec/nlp-entry-practice/blob/master/code/7.pytorch%E8%87%AA%E5%B8%A6%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8.py
[https_gitee.com_ninesuntec_nlp-entry-practice_blob_master_data_spam.txt]: https://gitee.com/ninesuntec/nlp-entry-practice/blob/master/data/spam.txt
[448411bfdfff41a0ae302367c0599728.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/448411bfdfff41a0ae302367c0599728.png#pic_center
[https_archive.ics.uci.edu_ml_datasets_SMS_Spam_Collection]: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+Spam+Collection/
[https_www.kaggle.com_datasets_uciml_sms-spam-collection-dataset]: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/sms-spam-collection-dataset
[4bdfa0a584ee48ad9d6370e72a513544.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/4bdfa0a584ee48ad9d6370e72a513544.png#pic_center
[9a1f58c7b37b405e8aedc77c929004c3.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/9a1f58c7b37b405e8aedc77c929004c3.png#pic_center
[11cf8266c8a84be7bebd1544236df445.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/11cf8266c8a84be7bebd1544236df445.png#pic_center
[3101e77ae3c445d093b752ed18df1e35.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/3101e77ae3c445d093b752ed18df1e35.png#pic_center
[http_yann.lecun.com_exdb_mnist]: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
[a479f3150652402785aff8d69a55a9d7.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/a479f3150652402785aff8d69a55a9d7.png#pic_center
[04682e3f695e4ee194a9e6999ea7877a.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/04682e3f695e4ee194a9e6999ea7877a.png#pic_center
[18e184e2542f4d298cb7742c9076c62a.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/18e184e2542f4d298cb7742c9076c62a.png#pic_center
[nlp_Pytorch]: https://blog.csdn.net/zhiyikeji/article/details/126140873