pytorch函数--dataloader

最新推荐文章于 2025-05-14 23:05:40 发布

Magic_o

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分类专栏： Python

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data
DataLoader的函数定义如下：

DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False,
drop_last=False)

 DataLoader(dataset=train_set, num_workers=4, batch_size=64, shuffle=True)

dataset：加载的数据集(Dataset对象)
batch_size：batch size
shuffle:：是否将数据打乱
sampler：样本抽样，后续会详细介绍
num_workers：使用多进程加载的进程数，0代表不使用多进程
collate_fn：如何将多个样本数据拼接成一个batch，一般使用默认的拼接方式即可
pin_memory：是否将数据保存在pin memory区，pin memory中的数据转到GPU会快一些
drop_last：dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍，drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃

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Pytorch的Dataloader使用详解

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这里会把参数全部列出，这里列出的目的是让大家知道各个参数的意义。实际上很多是用不到的，我用加粗字体表示一些常用的参数。__next__方法会调用_next_data，_next_data获取一个batch的数据。dataloader主要有6个class构成（可见下图）

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pytorch CIFAR-10

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### 使用 PyTorch 处理 CIFAR-10 数据集 #### 导入必要的库为了加载和训练 CIFAR-10 数据集，首先需要导入所需的 Python 库。 ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader import torch.nn as nn import torch.optim as optim ``` #### 下载并预处理数据 CIFAR-10 是一个常用的图像识别数据集，包含 60,000 张彩色图像，分为 10 类。每类有 6,000 张图，其中 50,000 张用于训练，10,000 张用于测试[^1]。 ```python transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` 这里应用了一些基本的数据增强技术来提高模型泛化能力，比如标准化操作 `Normalize` 可以使输入数据分布更加稳定[^2]。 #### 创建数据加载器通过创建 `DataLoader` 对象可以方便地迭代访问整个数据集。 ```python trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2) testloader = DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2) ``` #### 定义神经网络结构下面是一个简单的卷积神经网络定义例子： ```python class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = SimpleCNN() ``` 此部分展示了如何构建一个多层感知机风格的 CNN 架构，适用于解决多类别分类问题[^3]。 #### 设置损失函数与优化算法选择合适的损失函数对于监督学习至关重要；交叉熵损失常被用来衡量分类任务中的误差大小。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) ``` #### 训练循环编写一段代码来进行多次 epoch 的训练过程，在每次迭代过程中更新权重参数以最小化目标函数值。 ```python for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 2000:.3f}') running_loss = 0.0 print('Finished Training') ``` 这段脚本实现了标准的小批量梯度下降法，并定期打印当前批次平均损失情况以便监控训练进度[^4]。 #### 测试模型性能最后一步是在独立验证集中评估所学得模型的表现质量。 ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {(100 * correct / total)}%') ``` 上述方法能够有效地完成对 CIFAR-10 数据集上的图像分类任务。