前言

• dataloader  本质是一个可迭代对象，使用  iter()  访问，不能使用  next()  访问；
• 使用   iter(dataloader)  返回的是一个迭代器，然后可以使用   next  访问；
• 也可以使用  `for inputs, labels in dataloaders`  进行可迭代对象的访问；
• 一般我们实现一个 datasets 对象，传入到  dataloader  中；然后内部使用  yeild  返回每一次  batch  的数据；

 

pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的：

　　① 创建一个 Dataset 对象
　　② 创建一个 DataLoader 对象
　　③ 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练

dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset)
num_epoches = 100
for epoch in range(num_epoches):
    for img, label in dataloader:
        ....

　　所以，作为直接对数据进入模型中的关键一步， DataLoader非常重要。

 

DataLoader

　　先介绍一下DataLoader(object)的参数：

• dataset(Dataset): 传入的数据集
• batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本
• shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序
• sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略，如果指定这个参数，那么shuffle必须为False
• batch_sampler(Sampler, optional): 与sampler类似，但是一次只返回一个batch的indices（索引），需要注意的是，一旦指定了这个参数，那么batch_size,shuffle,sampler,drop_last就不能再制定了（互斥——Mutually exclusive）
• num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程。（默认为0）
• collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数
• pin_memory (bool, optional)： 如果设置为True，那么data loader将会在返回它们之前，将tensors拷贝到CUDA中的固定内存（CUDA pinned memory）中.
• drop_last (bool, optional): 如果设置为True：这个是对最后的未完成的batch来说的，比如你的batch_size设置为64，而一个epoch只有100个样本，那么训练的时候后面的36个就被扔掉了…
• 如果为False（默认），那么会继续正常执行，只是最后的batch_size会小一点。
• timeout(numeric, optional): 如果是正数，表明等待从worker进程中收集一个batch等待的时间，若超出设定的时间还没有收集到，那就不收集这个内容了。这个numeric应总是大于等于0。默认为0
• worker_init_fn (callable, optional): 每个worker初始化函数 If not None, this will be called on each
• worker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) as
• input, after seeding and before data loading. (default: None)