为什么深度学习导入数据集要用dataLoader

在深度学习中，使用DataLoader来导入数据集主要有以下几个重要原因：

数据批处理

• 高效训练：深度学习模型通常基于大规模的数据集进行训练，将整个数据集一次性加载到内存中是不现实的，会导致内存溢出。DataLoader可以将数据集分成小批次，每次只加载一批数据到内存中进行训练，这样可以有效利用内存，提高训练效率。
• 梯度计算优化：在训练过程中，模型需要计算每个批次数据的梯度来更新参数。小批次的梯度计算相对稳定，有助于模型更快更稳定地收敛。

数据打乱与并行加载

• 数据随机性：为了使模型在训练过程中能够学习到数据的不同模式，避免过拟合，需要在每个训练 epoch 对数据进行打乱。DataLoader提供了方便的 shuffle 功能，可以轻松实现数据的随机打乱，增加数据的多样性。
• 并行加载：DataLoader支持多进程或多线程并行加载数据，充分利用计算机的多核资源，进一步提高数据加载的速度，减少模型等待数据的时间，提高整体训练效率。

数据预处理与增强

• 预处理统一化：在将数据输入模型之前，通常需要对数据进行一些预处理操作，如归一化、标准化、数据类型转换等。DataLoader可以与数据预处理操作相结合，确保每个批次的数据都经过相同的预处理步骤，保证数据的一致性和规范性。
• 数据增强：为了增加数据的多样性和模型的泛化能力，常常需要对数据进行增强操作，如随机裁剪、旋转、翻转等。DataLoader可以方便地集成数据增强功能，在数据加载过程中实时对数据进行增强，丰富了训练数据的分布。

与模型训练的集成

• 迭代器功能：DataLoader是一个可迭代对象，在模型训练的循环中可以方便地进行迭代，每次迭代返回一个批次的数据，与模型的训练过程无缝集成。
• 兼容性与通用性：它是 PyTorch 等深度学习框架中用于数据加载的标准工具，具有很好的兼容性和通用性。可以与各种数据集和模型架构配合使用，方便用户进行代码的编写和维护。