pytorch 官網(wǎng)給出的例子中都是使用了已經(jīng)定義好的特殊數(shù)據(jù)集接口來(lái)加載數(shù)據(jù)，而且其使用的數(shù)據(jù)都是官方給出的數(shù)據(jù)。如果我們有自己收集的數(shù)據(jù)集，如何用來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)呢？此時(shí)需要我們自己定義好數(shù)據(jù)處理接口。幸運(yùn)的是pytroch給出了一個(gè)數(shù)據(jù)集接口類(lèi)(torch.utils.data.Dataset)，可以方便我們繼承并實(shí)現(xiàn)自己的數(shù)據(jù)集接口。

創(chuàng)新互聯(lián)公司成立以來(lái)不斷整合自身及行業(yè)資源、不斷突破觀念以使企業(yè)策略得到完善和成熟，建立了一套“以技術(shù)為基點(diǎn)，以客戶需求中心、市場(chǎng)為導(dǎo)向”的快速反應(yīng)體系。對(duì)公司的主營(yíng)項(xiàng)目，如中高端企業(yè)網(wǎng)站企劃 / 設(shè)計(jì)、行業(yè) / 企業(yè)門(mén)戶設(shè)計(jì)推廣、行業(yè)門(mén)戶平臺(tái)運(yùn)營(yíng)、App定制開(kāi)發(fā)、手機(jī)網(wǎng)站制作設(shè)計(jì)、微信網(wǎng)站制作、軟件開(kāi)發(fā)、資陽(yáng)主機(jī)托管等實(shí)行標(biāo)準(zhǔn)化操作，讓客戶可以直觀的預(yù)知到從創(chuàng)新互聯(lián)公司可以獲得的服務(wù)效果。

torch.utils.data

torch的這個(gè)文件包含了一些關(guān)于數(shù)據(jù)集處理的類(lèi)。

class torch.utils.data.Dataset: 一個(gè)抽象類(lèi)， 所有其他類(lèi)的數(shù)據(jù)集類(lèi)都應(yīng)該是它的子類(lèi)。而且其子類(lèi)必須重載兩個(gè)重要的函數(shù)：len(提供數(shù)據(jù)集的大小）、getitem(支持整數(shù)索引)。

class torch.utils.data.TensorDataset: 封裝成tensor的數(shù)據(jù)集，每一個(gè)樣本都通過(guò)索引張量來(lái)獲得。

class torch.utils.data.ConcatDataset: 連接不同的數(shù)據(jù)集以構(gòu)成更大的新數(shù)據(jù)集。

class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 獲取指定一個(gè)索引序列對(duì)應(yīng)的子數(shù)據(jù)集。

class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None): 數(shù)據(jù)加載器。組合了一個(gè)數(shù)據(jù)集和采樣器，并提供關(guān)于數(shù)據(jù)的迭代器。

torch.utils.data.random_split(dataset, lengths): 按照給定的長(zhǎng)度將數(shù)據(jù)集劃分成沒(méi)有重疊的新數(shù)據(jù)集組合。

class torch.utils.data.Sampler(data_source):所有采樣的器的基類(lèi)。每個(gè)采樣器子類(lèi)都需要提供 __iter__ 方法以方便迭代器進(jìn)行索引 和一個(gè) len方法 以方便返回迭代器的長(zhǎng)度。

class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source):順序采樣樣本，始終按照同一個(gè)順序。

class torch.utils.data.RandomSampler(data_source):無(wú)放回地隨機(jī)采樣樣本元素。

class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)：無(wú)放回地按照給定的索引列表采樣樣本元素。

class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True): 按照給定的概率來(lái)采樣樣本。

class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last): 在一個(gè)batch中封裝一個(gè)其他的采樣器。

class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None):采樣器可以約束數(shù)據(jù)加載進(jìn)數(shù)據(jù)集的子集。

自定義數(shù)據(jù)集

自己定義的數(shù)據(jù)集需要繼承抽象類(lèi)class torch.utils.data.Dataset，并且需要重載兩個(gè)重要的函數(shù)：__len__ 和__getitem__。

整個(gè)代碼僅供參考。在__init__中是初始化了該類(lèi)的一些基本參數(shù)；__getitem__中是真正讀取數(shù)據(jù)的地方，迭代器通過(guò)索引來(lái)讀取數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)，因此只需要這一個(gè)方法中加入讀取數(shù)據(jù)的相關(guān)功能即可；__len__給出了整個(gè)數(shù)據(jù)集的尺寸大小，迭代器的索引范圍是根據(jù)這個(gè)函數(shù)得來(lái)的。

import torch

class myDataset(torch.nn.data.Dataset):
 def __init__(self, dataSource)
  self.dataSource = dataSource

 def __getitem__(self， index):
  element = self.dataSource[index]
  return element
 def __len__(self):
  return len(self.dataSource)

train_data = myDataset(dataSource)

本文名稱(chēng)：pytorch自定義數(shù)據(jù)集加載方法-創(chuàng)新互聯(lián)
本文來(lái)源：http://chinadenli.net/article18/dpgsdp.html

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