pytorch学习笔记(4):dataset dataloder 一定坚持学完啊!!

本文是PyTorch学习笔记第四部分,主要探讨了dataset和dataloader的概念。虽然目前理解尚不透彻,但作者强调这两部分的重要性,并承诺后续会进行补充完善。

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dataset与dataloder

1.dataset:

torch.utils.data.Dataset()
Dataset抽象类,所有自定义的dataset需要继承它,
getitem:接受一个索引,返回一个样本

class Dataset(object):
    def __init__(self, ):
    def __len__(self):
    def __getitem__(self, ):

例如:
class RMBDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dir, transform=None):
        """
        :param data_dir: str, 数据集所在路径
        :param transform: torch.transform,数据预处理
        """
        self.label_name = {"1": 0, "100": 1}
        self.data_info = self.get_img_info(data_dir)  # data_info存储所有图片路径和标签,在DataLoader中通过index读取样本
        self.transform = transform

    def __getitem__(self, index): #根据index索引返回img,label
        path_img, label = self.data_info[index]
        img = Image.open(path_img).convert('RGB')     # 0~255

        if self.transform is not None:
            img = self.transform(img)   # 在这里做transform,转为tensor等等

        return img, label

    def __len__(self):
        return len(self.data_info)

2.dataloder

torch.utils.data.DataLoder(
dataset, dataset类,决定数据从哪读取以及如何读取
batch_size=1, 批大小
shuffle=False, 每个epoch是否乱序
sampler,
batch_sampler,
num_workers=0,是否多进程读取数据
collate_fn,
pin_memory
drop_last=False,当样本数不能被batchsize整除时,是否舍弃最后一批数据
timeout,
worker_init_fn
multiprocessing_context
)
所有训练样本都已经输入到模型中,称为一个epoch
一批样本输入到模型中,称之为一个iteration
批大小,决定一个epoch有多少个iteration

如:样本总数:80,batchsize:8
1 epoch=10 iteration

这两个我自己看的似懂非懂的样子,以后再补充

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在使用PyTorch的DataLoader时,如何根据特定条件对数据集进行分层采样的问题。用户的数据集形状是[315, 13],也就是有315个样本,每个样本有13个标签。用户希望根据y[:, i]等于0和不等于0的条件来分组采样。我需要先理解用户的需求,然后结合PyTorch的功能找到解决方法。 首先,用户提到的分层采样通常是指在每个批次中保持不同类别的样本比例,但这里的情况有些不同,因为用户的条件是基于某个标签是否为0。这可能意味着用户希望在每个批次中平衡正负样本,或者根据不同的标签条件进行采样。假设用户的数据标签y是一个二维张量,形状为[315, 13],即每个样本有13个标签,每个标签可能是0或非0。 接下来,我需要考虑如何根据这些条件对数据进行分组。PyTorch的DataLoader支持Sampler参数,可以自定义采样逻辑。常见的做法是创建一个自定义的Sampler类,根据特定条件生成索引。例如,对于每个样本,根据y[:, i]是否为0,将数据分为两组,然后在每个批次中按一定比例从这两组中采样数据。 不过,用户可能希望针对每个标签i(共13个标签)都进行这样的分组采样。但这样做可能会比较复杂,因为每个样本可能有多个标签,每个标签都有两种状态(0或非0)。这种情况下,可能需要针对每个标签单独处理,或者选择一个特定的标签i来进行分层。用户的问题中提到的是y[:, i],所以可能是指定某个特定的i值,比如用户需要根据第i个标签的条件进行采样。 假设用户需要针对某个特定的标签i来进行分层采样,那么步骤可能如下: 1. 确定要使用的标签索引i。 2. 根据y[:, i]是否为0,将数据集分成两组。 3. 创建一个自定义的Sampler,确保每个批次中从这两组中按比例采样样本。 例如,使用WeightedRandomSampler,根据每个样本属于哪一组来分配权重,或者使用SubsetRandomSampler将两组的数据索引合并,并控制采样比例。 另外,用户可能需要的是在每个epoch中,确保来自两个组的样本都被均匀采样。例如,如果正样本(y[:, i]!=0)较少,可能需要过采样正样本,或者欠采样负样本,以平衡数据。 现在,我需要参考PyTorch的文档和相关示例,看看如何实现这一点。根据引用[3]中的示例,用户自定义了一个Dataset类,这里可能需要类似的方法。同时,引用[1]中的DataLoader使用示例展示了如何批量加载数据,但需要结合Sampler。 可能的解决方案是: - 首先,根据条件将数据集拆分为两个子集,比如mask = y[:, i] == 0,然后得到两个子集的索引。 - 然后,为每个子集创建Subset数据集。 - 使用ConcatDataset将这两个子集合并,并使用一个自定义的Sampler,在每次迭代时从两个子集中按比例抽取样本。 或者,使用WeightedRandomSampler为每个样本分配权重,使得两个组的样本被采样的概率相等或按一定比例。 例如,对于每个样本,如果属于y[:, i]==0的组,则分配较高的权重,反之较低,或者根据样本数量的倒数来平衡。 具体步骤: 1. 获取标签i的值,假设i=0(用户需要自己指定)。 2. 生成对应的掩码,分割数据集。 3. 计算每个组的样本数量,确定采样权重。 4. 创建WeightedRandomSampler并传递给DataLoader。 这样,在每次迭代时,DataLoader会根据权重从两个组中随机采样,达到分层采样的效果。 不过,需要注意WeightedRandomSampler的参数是否正确,比如权重列表的长度是否与数据集长度一致,以及是否需要替换样本(replacement参数)。 此外,用户可能需要每个批次中包含来自两个组的样本,而不仅仅是整个数据集中的平衡。因此,正确的权重设置是关键。 例如,如果正样本较少,可以给正样本更高的权重,这样在采样时更有可能被选中,从而平衡每个批次中的样本分布。 现在,我需要将这些步骤转化为具体的代码示例,确保语法正确,并且符合用户的数据形状要求。 可能的代码结构: - 假设y是一个形状为(315, 13)的张量。 - 选择一个标签i,比如i=0。 - 生成掩码:mask = y[:, i] == 0。 - 获取两组索引:indices_zero = torch.where(mask)[0],indices_non_zero = torch.where(~mask)[0]。 - 计算每个组的样本数量,并生成权重,使得每个样本的权重为1/该组样本数,这样每个样本被选中的概率相等,但两组的总概率相同。 - 合并权重列表,并创建WeightedRandomSampler。 - 将sampler传递给DataLoader。 或者,使用两个SubsetRandomSampler,并交替采样,但这样可能更复杂。 另一个方法是使用BatchSampler,将两个组的索引组合成批次,确保每个批次中有一定数量的样本来自每个组。 不过,WeightedRandomSampler可能更简单。例如: group_zero_indices = indices_zero.tolist() group_non_zero_indices = indices_non_zero.tolist() weights = [] for idx in range(len(dataset)): if idx in group_zero_indices: # 权重为 1 / len(group_zero_indices) weights.append(1.0 / len(group_zero_indices)) else: weights.append(1.0 / len(group_non_zero_indices)) 然后,将weights归一化,或者直接使用。但这样可能每个样本的权重与其所属组的样本数成反比,从而平衡两个组的采样概率。 不过,WeightedRandomSampler的权重应该是每个样本被采样的概率,所以如果想要两个组的样本在采样中被选中的概率相等,那么每个样本的权重应该是1/len(group)对于各自组,这样总共有len(group_zero) * (1/len(group_zero)) + len(group_non_zero) * (1/len(group_non_zero)) )的概率,但可能不太对。或者,希望每个批次中两个组的样本数比例相同,那么需要根据样本比例调整权重。 例如,假设group_zero有n0个样本,group_non_zero有n1个样本。如果想要在采样时,每个样本被选中的概率与另一组的样本数成反比,以平衡两者的数量,可以设置权重为n1/n0对于group_zero的样本,和n0/n1对于group_non_zero的样本。但需要归一化。 或者,更简单的方法是给每个样本分配权重,使得两个组的总权重相等,这样在采样时,每个组被选中的概率相同。例如,group_zero的每个样本权重为1/n0,group_non_zero的每个样本权重为1/n1,这样总权重分别是1和1,所以每个组的样本被选中的总概率相同。 这样,WeightedRandomSampler会从整个数据集中按照这些权重进行采样,从而平衡两个组的样本。 代码实现: import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, WeightedRandomSampler # 假设 dataset 是自定义的Dataset,且 y 是形状为[315,13]的张量 # 假设我们要根据第i个标签进行分层采样 i = 0 # 假设选择第一个标签 y = ... # 用户的标签数据,形状为(315,13) # 获取条件掩码 mask = y[:, i] == 0 indices_zero = torch.where(mask)[0].tolist() indices_non_zero = torch.where(~mask)[0].tolist() # 计算每个组的样本数量 n_zero = len(indices_zero) n_non_zero = len(indices_non_zero) # 为每个样本分配权重 weights = torch.zeros(len(y)) weights[indices_zero] = 1.0 / n_zero # 每个样本的权重为该组样本数的倒数 weights[indices_non_zero] = 1.0 / n_non_zero # 创建Sampler sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=len(y), replacement=True) # 创建DataLoader dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler) 这样,每个样本的权重使得两个组的总权重相等,因此在采样时,两个组的样本会被均匀地选择,即使它们的原始数量不同。使用replacement=True是因为如果某个组的样本数较少,可能需要重复采样。 不过,用户可能需要调整num_samples参数,例如设置为每个epoch的总样本数,或者保持为原始数据集的大小。这取决于用户的需求。 此外,用户可能需要根据不同的标签i来动态调整,但代码中需要指定i的值。用户可能需要修改i的值以适应不同的情况。 另外,需要考虑的是,如果用户的数据集是自定义的Dataset,可能需要确保在创建Sampler时,索引的正确性。例如,如果数据集是一个TensorDataset或者其他类型的Dataset,需要确保indices_zero和indices_non_zero是基于正确的索引。 最后,验证这个方法的正确性。例如,当运行DataLoader时,每个批次中的样本是否大致平衡了y[:, i]为0和非0的情况。 可能的测试方法:统计采样后的批次中,两个组的样本比例是否接近相等,或者符合预期的比例。 因此,最终的解决方案是使用WeightedRandomSampler,根据每个样本所属的组(y[:,i]==0或非0)分配权重,从而在DataLoader中实现分层采样。</think>在PyTorch中实现基于$y[:,i]$条件的分层采样,可通过自定义`WeightedRandomSampler`完成。具体步骤如下: ### 1. 定义数据集 假设已创建包含特征和标签的Dataset对象,其中标签$y$的形状为$[315,13]$: ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __len__(self): return len(self.x) def __getitem__(self, idx): return self.x[idx], self.y[idx] # 示例数据 x = torch.randn(315, 5) # 假设特征维度为5 y = torch.randint(0, 2, (315, 13)).float() # 模拟多标签数据 dataset = CustomDataset(x, y) ``` ### 2. 创建分层采样器 选择目标标签索引$i$后,按条件分配采样权重: ```python i = 0 # 以第一个标签为例 mask = (y[:, i] == 0).numpy() # 获取条件掩码 # 计算两类样本权重(反向比例平衡) n_zero = mask.sum() # y[:,i]=0的样本数 n_nonzero = len(y) - n_zero # y[:,i]!=0的样本数 class_weights = torch.tensor([1/n_nonzero, 1/n_zero], dtype=torch.float) # 为每个样本分配权重 sample_weights = torch.zeros(len(y)) sample_weights[mask] = class_weights[0] # y[:,i]=0的样本权重 sample_weights[~mask] = class_weights[1] # y[:,i]!=0的样本权重 # 创建采样器 sampler = WeightedRandomSampler( weights=sample_weights, num_samples=len(y), # 每个epoch采样总数 replacement=True # 允许重复采样以平衡数据 ) ``` ### 3. 创建分层DataLoader ```python dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=32, sampler=sampler, # 使用自定义采样器 shuffle=False # sampler与shuffle互斥 ) ``` ### 验证采样效果 ```python # 统计第一个batch的分布 for batch in dataloader: _, y_batch = batch zero_ratio = (y_batch[:, i] == 0).float().mean() print(f"当前批次中y[:,{i}]=0的比例: {zero_ratio:.2f}") break ``` ---
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