用PyTorch构建自定义数据集（Dataset与DataLoader）完整指南

PyTorch自定义数据集与数据加载器完整指南

理解Dataset基类

PyTorch通过torch.utils.data.Dataset类提供了数据处理的抽象接口。自定义数据集必须继承此类，并实现三个核心方法：__init__、__len__和__getitem__。__init__方法用于初始化数据集，如读取文件路径或加载数据到内存；__len__方法返回数据集的大小；__getitem__方法根据索引返回单个数据样本及其标签。通过继承Dataset类，我们可以将各种格式的数据（如图像、文本、音频）标准化为PyTorch可处理的格式。

实现自定义Dataset类

实现自定义Dataset时，首先需要确定数据存储结构。以图像分类任务为例，假设数据按类别分文件夹存储。在__init__方法中，我们遍历目录，收集所有图像路径及其对应标签。__getitem__方法中，我们根据索引读取图像，进行预处理（如缩放、归一化），并转换为张量。同时，需要确保异常处理，例如跳过损坏文件。一个完整实现应包括数据预处理变换的可配置接口，以便灵活应用于训练和验证阶段的不同处理需求。

数据预处理与变换

数据预处理是机器学习流程的关键环节。PyTorch通过torchvision.transforms模块提供大量预定义变换操作。我们可以使用Compose将多个变换串联，如随机裁剪、水平翻转、标准化等。对于非图像数据，可以自定义变换函数。需要注意的是，训练和测试阶段的预处理策略可能不同——训练时通常采用数据增强以提高模型泛化能力，而测试时则使用确定性变换。所有变换最终需将数据转换为PyTorch张量。

使用DataLoader批量加载数据

DataLoader是PyTorch中高效加载数据的核心工具，它负责批量生成、数据打乱和多进程加速。关键参数包括batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱顺序）、num_workers（加载进程数）和pin_memory（GPU内存锁定）。DataLoader通过迭代器模式提供数据流，自动处理批量组合和内存优化。对于大规模数据集，适当调整这些参数可显著提升训练效率，例如使用多个工作进程可减少I/O阻塞。

高级数据加载技巧

对于特殊场景，PyTorch提供了高级数据加载功能。当样本大小不一时，可使用collate_fn自定义批量组合逻辑，例如对文本数据进行填充。WeightedRandomSampler可实现类别不平衡数据的重采样。DistributedSampler支持多GPU分布式训练的数据分区。此外，通过组合多个Dataset，ConcatDataset可合并不同来源的数据，而TensorDataset可直接从内存张量创建数据集。这些高级特性使PyTorch能够适应各种复杂的数据处理需求。