PyTorch DataLoader详解：如何高效加载和处理大规模数据集？

一、DataLoader概述

DataLoader是深度学习中重要的数据处理工具之一，旨在有效加载、处理和管理大规模数据集，用于训练和测试机器学习和深度学习模型。

DataLoader主要用于两个关键任务：数据加载和批次处理

• 数据加载：DataLoader可以从不同来源加载数据，如硬盘上的文件、数据库、网络等。它能够自动将数据集划分为小批次，从而减小内存需求，确保数据的高效加载。
• 数据批次处理：每个批次由多个样本组成，可以并行地进行数据预处理和数据增强。这有助于提高模型训练的效率，同时确保每个批次的数据都经过适当的处理。

二、DataLoader读取数据流程

DataLoader读取数据的详细流程如下：

1、根据dataset和sampler，生成数据索引。

2、根据这些索引，从dataset中读取指定数量的数据，并对其进行预处理（例如归一化、裁剪 等）。

3、如果设置了collate_fn，则将处理后的数据打包成批次数据。

4、如果设置了num_workers > 0，则将数据加载任务分配给多个子进程并行完成。

5、在模型训练时，每个epoch从DataLoader中获取一个批次的数据，作为模型的输入。

三、DataLoader使用

    def __init__(self, dataset: Dataset[T_co], batch_size: Optional[int] = 1,
                 shuffle: Optional[bool] = None, sampler: Union[Sampler, Iterable, None] = None,
                 batch_sampler: Union[Sampler[Sequence], Iterable[Sequence], None] = None,
                 num_workers: int = 0, collate_fn: Optional[_collate_fn_t] = None,
                 pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False,
                 timeout: float = 0, worker_init_fn: Optional[_worker_init_fn_t] = None,
                 multiprocessing_context=None, generator=None,
                 *, prefetch_factor: int = 2,
                 persistent_workers: bool = False,
                 pin_memory_device: str = ""):

上述为DataLoader所能使用的所有参数，下述为参数的相关说明：

• dataset：加载的数据集对象，类型为Dataset[T_co]，其中T_co是数据集中元素的数据类型。
• batch_size：每个batch的大小，类型为Optional[int]，默认为1。
• shuffle：是否打乱数据集，类型为Optional[bool]，默认为None，表示不打乱。
• sampler：样本采样器，用于定义数据采样策略，类型为Union[Sampler, Iterable, None]，默认为None。
• batch_sampler：批量采样器，用于定义批量采样策略，类型为Union[Sampler[Sequence], Iterable[Sequence], None]，默认为None。
• num_workers：数据加载时的并发数，类型为int，默认为0。
• collate_fn：将一个list的sample组成一个mini-batch的函数，类型为Optional[_collate_fn_t]，默认为None。
• pin_memory：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，类型为bool，默认为False。
• drop_last：如果设置为True，对于最后的未完成的batch，会被扔掉，类型为bool，默认为False。
• timeout：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，类型为float，默认为0。
• worker_init_fn：用于初始化worker进程的函数，类型为Optional[_worker_init_fn_t]，默认为None。
• multiprocessing_context：用于创建进程的上下文，类型为Optional[MultiprocessingContext]，默认为None。
• generator：用于生成数据的生成器函数或对象，类型为Optional[Generator]，默认为None。
• prefetch_factor：用于设置预取因子的参数，类型为int，默认为2。
• persistent_workers：是否使用持久化的worker进程，类型为bool，默认为False。
• pin_memory_device：用于设置固定内存的设备名称，类型为str，默认为空字符串。

四、代码实践应用

training_dataloader = DataLoader(training_data,batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64)

在这段代码中，创建了两个DataLoader对象，一个用于训练数据（'training_dataloader'），另一个用于测试数据（'test_dataloader'）。'batch_size=64'表示每个批次中包含的样本数量是64。

具体来说，'training_dataloader = DataLoader(training_data,batch_size=64)'这行代码将'training_data'（训练数据集）加载到DataLoader中，并设置每个批次的样本数为64。同样，'test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64)'这行代码将'test_data'（测试数据集）加载到DataLoader中，并设置每个批次的样本数为64。

在实际使用时，每次迭代（或循环）会从对应的dataloader中获取一个批次的数据，然后将这个批次的数据用于模型的训练或测试。