DataLoader源代码剖析

2021-12-20 09:34:29 阅读：350 来源： 互联网

标签：dataloader DataLoader worker batch 剖析 sampler 源代码 optional

前言

dataloader 本质是一个可迭代对象，使用 iter() 访问，不能使用 next() 访问；
使用 iter(dataloader) 返回的是一个迭代器，然后可以使用 next 访问；
也可以使用 `for inputs, labels in dataloaders` 进行可迭代对象的访问；
一般我们实现一个 datasets 对象，传入到 dataloader 中；然后内部使用 yeild 返回每一次 batch 的数据；

pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的：

　　① 创建一个 Dataset 对象
　　② 创建一个 DataLoader 对象
　　③ 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练

dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset)
num_epoches = 100
for epoch in range(num_epoches):
    for img, label in dataloader:
        ....

　　所以，作为直接对数据进入模型中的关键一步， DataLoader非常重要。

DataLoader

　　先介绍一下DataLoader(object)的参数：

dataset(Dataset): 传入的数据集
batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本
shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序
sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略，如果指定这个参数，那么shuffle必须为False
batch_sampler(Sampler, optional): 与sampler类似，但是一次只返回一个batch的indices（索引），需要注意的是，一旦指定了这个参数，那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再制定了（互斥——Mutually exclusive）
num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程。（默认为0）
collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数
pin_memory (bool, optional)：如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中.
drop_last (bool, optional): 如果设置为True：这个是对最后的未完成的batch来说的，比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了…
如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点。
timeout(numeric, optional): 如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了。这个numeric应总是大于等于0。默认为0
worker_init_fn (callable, optional): 每个worker初始化函数 If not None, this will be called on each
worker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) as
input, after seeding and before data loading. (default: None)

标签：dataloader,DataLoader,worker,batch,剖析,sampler,源代码,optional
来源： https://www.cnblogs.com/BlairGrowing/p/15709472.html

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