11 Dataset and DataLoader

Dataset and DataLoader

  上一篇博客我们使用 Pytorch 加载了我们本地的糖尿病数据集，下面是上一篇博客的代码。

  但是我们在训练的时候传入 model 是全部的训练数据集（x_data）。之前讨论过，使用梯度下降的时候，我们有几种选择，一种是批量梯度下降（全部的样本），一种是随机梯度下降（每次只用一个样本）。如果我们只用一个样本，我们可能会得到比较好的随机性，会帮助我们克服鞍点的问题（局部最优点），但是会导致时间过长，没法利用 GPU 和 CPU 的并行能力，所以训练的时间会过长。而对于批量梯度下降来说，它虽然计算速度非常快，但是它的性能方面会遇到一些问题。所以我们在深度学习中会用到 mini-batch （小批量）这样一种方法，mini-batch 就是每次不用全部的数据样本也不用 1 个数据样本，我们每次使用 k k k 个样本进行训练以达到均衡性能和训练时间的效果。
  
  那么我们使用了 mini-batch 这种方式后，在 training cycle 代码中要使用嵌套循环，外层循环表示训练周期，内层循环表示一次 mini-batch。

  
接下来我们来看看定义：

1. Epoch：就是所有样本都进行一次前向传播和反向传播的过程称作一次 Epoch。
2. Batch-Size：每次训练时所使用的样本数，即进行一次前向传播和反向传播的过程中用到的样本数 。
3. Iteration：内层循环迭代的次数。

  
  下面举个简单的例子，假设现在有 10000 个样本，每次 mini-batch 中 k 为 1000，那么 1000 就是 Batch-Size，那么 Iteration 就是 10（10000 / 1000）。
  
  首先我们做 mini-batch 的训练，首先得确定一些重要的参数，首先是 batch_size 是必须要指定的，在这个例子中，我们让 batch_size=2，另外我们为了提高训练的随机性，我们可以对数据集进行 shuffle（打乱位置），这样我们每次 mini-batch 生成的数据样本都是具有随机性的。
  
  接下来我们看看 DataLoader 能帮我们做什么？当你有一个数据集，而且该数据集需要支持索引，也就是将来 DataLoader 能够访问到 Dataset 中的每一个元素，而且 DataLoader 还需要知道 Dataset 的长度。只要 Dataset 能够提供索引和长度，那么 DataLoader 就能够自动地进行小批量的数据集生成。
  
  那么 DataLoader 的第一步是做 shuffle。
  

  
  打乱顺序之后，我们开始进行分组。比如我们这个例子中 batch-size = 2，那么就将 sample 分成 2 个一组，一组就是一个 batch。这就是 DataLoader 的功能 Shuffle 和 Loader。
  

  
  接下来我们看一下在代码的层面上怎么来实现 Dataset 和 DataLoader。首先值得注意的是 Dataset 是一个抽象类（抽象类不能实例化对象，只能被其它子类继承）。
  

  
  然后 DataLoader 是用来帮助我们加载数据的，比如做 shuffle 和 batch-size，它自动帮助我们完成这个工作。那么我们就可以实例化一个 DataLoader 来帮助我们做这个工作。

  
  接下来我们自定义了 DiabetesDataset 类，它是继承于 Dataset 类。
  

  
  在该类中，我们需要实现几个方法。__init__ 相当于构造函数，_getitem__是实例化对象之后，该方法支持下标操作。就是可以通过 data[index] 将第 index 条数据获取到。
  

  
  我们还需要实现 __len__ 这个函数，该函数主要是获取 dataset 的长度。
  

  
  一旦定义好了 DiabetesDataset 之后，我们就可以实例化一个对象 dataset。
  

  

  DataLoader 是 Pytorch 提供的加载器。这个加载器我们一般初始化的时候，最常见的一般要设置 4 个初始值，第一个 dataset 数据集，第二个 batch-size，第三个 shuffle 是否要打乱顺序，第四个 num_workers 是否需要多进程运行，即并行化。
  

  
然后

  
  然后接下来看一下 DiabetesDataset 数据集的实现。在 __init__函数中添加了一个形参 filepath，filepath 就是本地数据集的路径。
  

  
  接下来看一下 training cycle。training cycle 变成了一个双层循环。
  

  
下面就是整个代码。

  
  到此我们就完成了用神经网络来对糖尿病数据集进行分类的程序。
  
  其实 torchvision.datasets 中有很多数据集我们都可以去使用。

以上的数据集都是 torch.utils.data.Dataset 的子类。

  
下面以 MINST 数据集为例，展示怎么使用该数据集？