【单点知识】基于实例详解PyTorch中的DataLoader类

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0. 前言

在深度学习中，数据的预处理和加载方式对模型训练的效率与效果具有重要影响。PyTorch提供了一种强大的工具——DataLoader，它能够高效地将数据集转化为适合模型训练的小批量数据，并支持多线程并行加载机制，极大地提升了数据读取速度。本文将详细介绍PyTorch中的DataLoader。

本文的说明参考了PyTorch官网文件：https://pytorch.org/docs/stable/data.html

DataLoader通常会结合ImageFolder和transforms类（即构建Dataset过程）一起使用，这两个类已经在此前文章中专题说明过：

【单点知识】基于实例讲解PyTorch中的ImageFolder类
【单点知识】基于实例讲解PyTorch中的transforms类

1. DataLoader的功能

根据DataLoader的官方文档说明，将从以下5个方面说明DataLoader的功能：

1.1 可处理映射式/可迭代式数据集

PyTorch 的 DataLoader 能够处理两种形式的数据集：映射式数据集（map-style）和可迭代式数据集（iterable-style）。映射式数据集指的是那些可以通过索引直接访问其元素的数据集，它们需要实现 __getitem__ 方法和可选的 __len__ 方法。例如，torch.utils.data.Dataset 子类就是这样一种数据集，可以通过 dataset[i] 获取第 i 个样本。

可迭代式数据集则不依赖于索引访问，而是可以直接迭代出数据，这类似于 Python 中的迭代器协议。DataLoader 能够兼容这两种风格的数据集，并将它们转化为合适的形式以供模型训练使用。

1.2 可自定义数据加载顺序

DataLoader 支持通过 sampler 参数来自定义数据加载的顺序。默认情况下，如果设置了 shuffle=True，那么在每个 epoch 开始时，数据加载器会打乱数据集的顺序。但也可以传入自定义的采样器，如 RandomSampler 实现随机抽样，或 SequentialSampler 保持原有顺序，甚至可以使用 WeightedRandomSampler 来实现加权随机抽样等复杂逻辑。

1.3 可自动批量化打包数据

DataLoader 自动将数据集中的样本打包成小批量，这是通过设置 batch_size 参数来实现的。每次调用 DataLoader 的迭代器时，都会返回一个包含 batch_size 个样本的数据批次，这对于训练深度学习模型是非常关键的，因为大多数模型都需要按照批次进行前向传播和反向传播计算。

1.4 可支持多进程加载

为了加速数据加载过程，特别是对于大型数据集，DataLoader 提供了多进程支持。通过设置 num_workers 参数，可以启动多个工作进程来并发地加载数据。这意味着数据准备和模型训练可以同时进行，极大地提高了整体效率。需要注意的是，启用多进程数据加载时需要考虑数据集是否线程安全，并确保在CPU或系统资源充足的环境下运行。

注意：num_workers 参数并不一定是越大越好。以下是考虑 num_workers 设置时需要权衡的因素：

系统资源：
- CPU核心数：num_workers 应设置得小于或等于可用 CPU 核心数（包括超线程）。若设置得过高，可能会导致过多的上下文切换，反而降低性能。
- 内存限制：增加 num_workers 可能会增加内存消耗，因为每个工作进程都会缓存一部分数据。过高的 num_workers 可能会导致内存溢出。
I/O 瓶颈：
- 如果数据读取主要是由硬盘 I/O 速率决定的瓶颈，那么超过某个点后增加 num_workers 不会带来进一步的速度提升，反而可能由于争抢 I/O 资源而造成负面影响。
GPU 同步：
- 当数据加载速度远大于 GPU 计算速度时，更多的 num_workers 可能不会显著提高训练效率，因为 GPU 处理速度成为瓶颈。
同步与异步行为：
- PyTorch 的 DataLoader 默认实现了一个队列系统来进行数据加载的同步操作。过多的 num_workers 可能会导致队列中积累过多的数据，这些数据在被 GPU 使用前需要等待，因此并不会提高整体吞吐量。

通常的经验值可能是把num_workers设定在 CPU 核心数的一半到全部之间。不过最佳实践是要根据具体的硬件配置、数据集大小和读取速度以及模型训练速度等因素进行调整。在某些情况下，如遇到操作系统兼容性问题或者为了避免不必要的复杂性，也可能需要将 num_workers 设置为较小的值甚至 0。在 Windows 系统中，由于进程间通信的限制，有时必须将 num_workers 设置为 0 才能避免错误。

1.5 可pin住内存

如果是在 GPU 上进行训练，DataLoader 可以通过设置 pin_memory=True 来自动将 CPU 内存中的数据拷贝至 CUDA 可以直接访问的内存区域（即“pin”住内存），这样在数据从 CPU 到 GPU 的转移过程中可以享受到更快的速度。这是因为被pin住内存可以利用异步内存复制操作，避免同步等待，从而使得数据流水线更为顺畅。

2. DataLoader的调用

在PyTorch中，DataLoader是基于torch.utils.data接口进行工作的，DataLoader也是torch.utils.data中的核心类。

2.1 DataLoader的调用方法

DataLoader的调用方法如下：

from torch.utils.data import DataLoader

dataset = ...
loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
           batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
           pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
           worker_init_fn=None, prefetch_factor=2,
           persistent_workers=False)

2.2 DataLoader的参数说明

dataset: (Dataset) 必须是一个实现了 __getitem__ 和 __len__ 方法的数据集对象，用于定义如何访问和获取样本及其对应的标签。
batch_size: (int) 指定每个批次加载多少个样本。这是训练神经网络时常见的参数，控制着每一步梯度更新所使用的样本数量。
shuffle: (bool) 若为 True，则在每个 epoch 开始时都会对数据集进行随机打乱顺序。这对于防止模型过拟合和确保模型看到所有样本组合至关重要，尤其是在训练阶段。
sampler: (Sampler) 可选参数，用于指定数据抽样的策略。如果提供了 sampler，则 shuffle 参数将被忽略。例如，可以使用此参数实现分布式训练时的数据分片。
batch_sampler: (Sampler) 可直接指定一个批量抽样器，它可以返回一批批索引而不是单个索引。如果指定了 batch_sampler，则 batch_size 和 shuffle 将被忽略。
num_workers: (int) 上面已经详细说明，不再赘述。
collate_fn: (callable) 自定义函数，用于合并多个样本到一个批次。默认的 collate_fn 会堆叠具有相同形状的张量。用户可以自定义此函数以满足特殊的数据整合需求。
pin_memory: (bool) 若为 True，则在数据加载后将其移到 CUDA 可以直接访问的页锁定内存中，从而加快数据从 CPU 到 GPU 的传输速度。
drop_last: (bool) 若为 True，并且最后一个批次的样本数量小于 batch_size，则丢弃该批次。这在保证所有批次样本数量一致时很有用。
timeout: (float) 设置数据加载过程中阻塞的最大秒数。如果设置为0，则无限期等待。
worker_init_fn: (callable) 用户自定义的回调函数，用于初始化每个工作进程。可以在每个工作进程中设置不同的随机种子等。
prefetch_factor: (int) 预取因子，决定了工作进程在向主进程提交批次的同时，提前生成多少个额外的批次。增加此值可以减少潜在的 I/O 瓶颈，但也可能增加内存占用。
persistent_workers: (bool) 若为 True，则保留工作进程在多个数据加载迭代之间，这样可以避免每次重新启动工作进程带来的开销，尤其在长时间运行的任务中效果更明显。然而，这要求 num_workers > 0 并且 multiprocessing.get_start_method() 返回 ‘fork’ 或 ‘spawn’。

3. DataLoader的使用实例

创建了一个 ImageFolder 数据集并应用了 transforms.ToTensor() 转换之后，你已经正确地设置了数据预处理流程，确保了 DataLoader 在批处理时接收到的是 Tensor 类型的数据。接下来要查看 DataLoader 中的特定元素，你可以通过迭代的方式来访问它们：

from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((200,200)), transforms.ToTensor()])

# 加载数据集
dataset = ImageFolder('D:\\DL\\pretrain\\hymenoptera\\hymenoptera_data', transform=transform)

# 创建 DataLoader
loader = DataLoader(dataset,batch_size=4)

# 通过迭代的方式访问 DataLoader 中的元素
for i, (images, labels) in enumerate(loader):
    if i == 0:  # 仅显示第一个批次的数据
        print(f"第{i}个批次的图像张量：")
        print(images.shape)  # 显示图像张量的形状
        print("对应的标签：", labels)
    break

上述代码会打印出 DataLoader 中的第一个批次（索引为0）的图像张量及其对应的类别标签。输出为：

第0个批次的图像张量：
torch.Size([4, 3, 200, 200])
对应的标签： tensor([0, 0, 0, 0])

如果你想查看特定索引位置的样本（即上文所述的映射式map-style），但不是按批次而是直接查看原始数据集中的某个样本，那么可以直接从 ImageFolder 数据集中索引该样本，而非通过 DataLoader：

# 获取数据集中的特定样本（假设索引为10）
sample_idx = 10
image, label = dataset[sample_idx]
print(f"索引 {sample_idx} 的图像张量：")
print(image.shape)
print("对应的标签：", label)

输出为：

索引 10 的图像张量：
torch.Size([3, 200, 200])
对应的标签： 0

再次强调，在实际应用中，由于 DataLoader 主要是用来进行批处理的，所以直接从其中索引单个元素并不常见。如需查看单个样本，通常是从原始 dataset 中访问。如果确实需要从 DataLoader 中一次性获取单个样本而不是一批次，需要特殊处理，例如通过 next(iter(loader)) 或者额外编写逻辑来实现。

4. 总结

最后我想再总结下 DataLoader 和 Dataset的关系：

DataLoader 依赖于 Dataset 来获取原始数据，它的目的是为了更好地管理和高效地喂入数据给训练过程。
使用时，首先需要基于 Dataset 构建好数据集实例，然后将这个数据集实例传给 DataLoader 构造函数，配置好加载参数后得到一个数据加载器。

总的来说，Dataset 负责定义数据源和访问逻辑，而 DataLoader 负责根据这些定义好的逻辑，按需以适合训练的形式加载和提供数据。

使者大牙