PyTorch DataSet 和 Dataloader 加载步骤-轻识

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来源：知乎—端庄的汤汤侵删

地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/381224748

在训练模型读取数据的时候一开始总是搞不清楚这两个接口的原理，这次就好好的整理整理，把整个过程一步一步梳理清楚，细节拉满。（内容来自深度之眼和自己的debug）

开局两张图，内容全靠编！！！

from torch.utils.data import Dataset

class MyDataset__(Dataset):    def __init(self, *args, **kargs):        pass    def __len__(self):        pass    def __getitem__(self, idx):        pass

在写自己的dataset的时候这三个魔术方法是必须要写的，其余方法看自己需求。Dataset写法多样，此处就不表了。我在下面这个链接里写了要用到的魔术方法的解释。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/381229502

实例化对象md = MyDataset(...)之后，len(md)会返回实例化dataset对象md的数据长度，md[idx]就可以索引该对象的数据，这就是两个魔术方法的非常方便的应用，和python的内置函数就联系起来了。强调：是因为魔术方法的改写，自己建立的dataset才能使用len()函数还有数组索引。示例代码结果如下。

DataLoader

这个类有那么多参数，左边这几个是常用的。dataset=train_data,来自上边黄色代码图片。num_workers代表多进程读取数据，windows下设置为0，因为pytorch多进程是fork，windows不是这种方式，所以不能使用多进程，Linux可以，一般设置为4或8都见过。shuffle在训练的时候为True，提高模型泛化性，验证或者推理一般就False，没必要多一步操作。

其他的参数在官方dataloader.py里面都有介绍，就不多说了，太抽象也不好理解。现在就一步一步debug下去，碰到什么就搞清楚什么，一路趟平过去。下图看到初始状态，还有参数，batchsize = 16。

创建Dataloader对象进来之后在def __init__(self,...)初始化方法中，有这么一个判断，传进来的dataset是不是迭代器，如果是迭代器不支持目前pytorch的采样器sampler等。目前传进来的dataset都不是迭代器。后面还有其他的判断，不影响主线，就不表了，感兴趣的朋友可以自己看看。初始化方法中后面的代码也不多，我就搬上来看一下逻辑。

首先这个第一行else就是接上图的如果dataset不是迭代器，if isinstance(...):。正常的我们传入的dataset，设置这么一个实例化属性，后面的那个变量_DatasetKind.Map==0。

然后我们看一下这个类，这个类也在dataloader.py中，32行开始的。可以看到这个类有两个参数Map = 0，当这个参数等于0的时候，会采用_MapDatasetFetcher的采样方法，进去看一下这个类到底是个什么玩意儿。

可以看到这是一个在fetch.py中的类，这里面有一个fetch方法，定义了收集数据的方法，这个一会儿估计会用到，先放到这里，标记为①。

现在我们继续回到dataloader.py中，刚才到216行代码，我把初始化方法中下面的内容都粘贴过来，不多，看看逻辑是什么样的。

到这个地方247行，就是初始化方法的全部内容了。从上面197~216行代码中看一下，如果自己指定了sampler即采样器，那么shuffle=True就不行了，如果指定了batchsampler，也是有一些参数会冲突，先往后看，一会儿再看看这个采样器是什么，batch_size不会不设置的，就不看了，也是异常处理语句。

来到上面这两张图片，dataloader.py里面的217~247，还是初始化方法里面的(def __init__(self,...))。第218行代码，如果sampler==None，这个条件一般是成立的，很少自己指定采样器，训练的时候shuffle==True，就是if shuffle:了，此时采用随机采样器，验证或者推理的时候shuffle==False，就采用顺序采样器，这个晚会儿再去看。

228行代码，指定了batchsize并且batch_sampler没有指定的情况下（这就是通常的情况），定义了一个batchsampler的采样器类，看参数传入的就是上面没指定sampler时，系统传入的或着随机采样器或者顺序采样器。下面都是定义实例属性了，把刚才的判断都用属性引用一下。不慌，接着看下一步的debug。

上面有三张图片，按照我的代码debug，shuffle=True直接进入随机采样器的，但是顺序采样器就在随机采样器的上面，就一起看看。debug就会进入sampler.py文件，先看一下第一张图SequentialSampler类。这个类很简单就是三个内置方法。首先初始化会传入一个dataset进去也就是58行的datasource。

dataset本质是什么呢？dataset是我们自己创建的MyDataset类的实例对象，系统给他分配了一块儿内存，这块儿内存里有实例属性，实例方法啥的。举个例子，实例属性有一个变量存储了一个列表，这个列表里存储的是所有图片的路径。def __getitem__(self, idx): 这个方法呢就可以索引这个列表读取图片。当然这个方法里面的过程是需要自己写的。比如上面说了有个列表是存储了图片的路径，我们可以对该列表进行索引，取出一个路径，然后读取图片，然后处理图片，最后返回图片。这些代码都是存储在内存中的。

正如最开始我们写的那样，getitem这个魔术方法让dataset实例对象这块内存可以像数组那样进行索引dataset[idx]，可以使用len(dataset)函数直接返回长度。所以dataset可以理解为一块儿内存。

创建顺序采样器实例时，把dataset传入到SequentialSampler类，就是创建了一个dataset长度的迭代器，__iter__这个魔术方法最开始也提到了，可以返过去看一下。所以这个顺序采样器的本质我们就完全了解了，其实就是个迭代器，可以理解为跟range(n)没有什么太大的区别。

现在看随机采样器RandomSampler(Sampler)类。别的不用看，直接看__iter__()方法，有个if，如果要替代传进来的dataset，那么就返回一个指定了样本数量的列表。这个列表就是从[0, n-1]每次取一个值，取了指定的num_samples个，一般我们不会选这个，那返回的就是另一个。

其中，n是dataset的大小，返回的是一个[0, n-1]的乱序的列表的迭代器。这个列表中包含0~n-1的每一个值，但是是乱序的。这一步到现在也非常的明了了。看回dataloader.py的224行，得到sampler是个迭代器，迭代器里面是乱序的[0~n-1]的数值，继续往下看。

刚才说了dataloader.py的228行就是我们遇见的通常情况，所以debug就会进入到230行，然后创建实例对象，现在看一下这个类，是怎么对sampler迭代器进行操作的，返回的又是什么。

首先是初始化方法，创建一些实例属性，然后还是__iter/len__(self)这两个方法，这个batch采样器也很明了了，就是一个生成器。

过程就是：先创建一个列表，然后从我们存储有乱序的索引的迭代器sampler中取值，每取batchsize个就返回batch这个列表(里面存储的是数字)，然后停在这里，等待下一次next()方法调用，下一次从yield处开始执行，先把batch这个列表置空，然后重新取值，知道最后取完，然后判断batch的长度到达设置的batchsize没有。如果有就返回，没有就完成循环了。然后执行下面的判断，drop_last是否为True，看看是舍弃还是继续返回。

就这样BatchSampler类的原理也了解了，就这，非常的简单。

然后继续debug，现在到了dataloader.py的232行了。

debug这些属性的时候都会跳到另一个魔术方法里，就下面这个

这个方法可以看一下这里面的解释python 中__setattr__, __getattr__,__getattribute__, __call_使用方法。重写_setattr__方法，意味着每次对实例属性进行赋值都会调用该方法。我们在debug的过程实例已经创建了，这个方法的目的是控制括号里的那5个参数不能更改。如果在创建实例之后，又重新对这几个实例属性赋值，当然或者对其他实例属性赋值，都会调用这个方法，只不过调用之后在方法内的逻辑是，如果是括号内的这几个实例属性，就会报错。看下错误，意思就是xx属性不应该在实例对象初始化之后再被设置。

现在就来到了238行collate_fn，然后再239行进行判断的时候就来到了下图295行这个方法。

上面的代码可以看到，self.batch_sampler是有值的，右值为BatchSampler类的实例对象，所以返回True。所以collate_fn = _utils.collate.default_collate，这个方法是怎么运行的一会儿再说。

现在整个dataset和dataloader的原理和内容基本都了解的差不多了，那下面就在循环代码中，看看它整个的过程是怎么一步一步取值的。下图是一个比较简单的常规训练代码，建立DataLoader的实例，起名字叫train_loader，进去看一下，跳到第二张图。

类中实现了__iter__方法，实例对象就是个迭代器。对括号内self的理解参见第一个卡片链接，几个特殊方法那个。在迭代过程中确认是单进程还是多进程加载数据，上面提到过了，在windows上是不支持多进程加载数据的，所以进去看一下单进程是怎么加载数据的。

这是一个比较简单的类，看下代码，首先看一下初始化方法，定义了一个fetcher的实例属性，看下右值是不是比较熟悉，在标记为①处的地方，已经说过这个类还有方法了。

在它实例方法里面有一个index的变量，这个右值在初始化方法中没有，应该是继承父类的，我们进去其父类看一下，这个右值在下面说明。

从上面三个框可以看到，刚才说没有的那个右值self._next_index()来自train_loader的_index_sampler，这是一个实例方法，返回BatchSampler类的实例对象（还记得这个对象返回的是什么吗？这是一个迭代器，每次返回一个batch乱序索引），看下图。

这个就是单进程类里面的东西，初始化完成之后，就返回这么一个实例对象。

for … in… 这个语法有两个功能。一是获得一个迭代器，即调用了__iter__()方法。第二个功能是循环调用__next__()方法。刚才是实现了第一个功能，获得一个迭代器，现在继续单步调试下去就是调用__next__()方法。对于迭代器来讲，这就是取数据的过程。

Iter()与 __iter__ 用于产生 iterator（迭代器），__iter__ 迭代器协议，凡是实现__iter__协议的对象，皆是迭代器对象。（next()也得实现，不然没法产生数据)。
Iter()迭代器工厂函数，凡是有定义有__iter__()函数，或者支持序列访问协议，也就是定义有__getitem__()函数的对象皆可以通过 iter()工厂函数产生迭代器（iterable）对象。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/106641754

刚才说过了，这一步会调用对象的__next__()方法，现在的对象是_SingleProcessDataLoaderIter类的实例对象，这个方法是父类的，直接继承了。我们看到data = self._next_data()，这个是实例方法。

如图所示，进入了这个类的这个方法。上面刚刚说过了，self._next_index()是父类的一个实例方法，可以往上翻看一下，经过一系列调用，到了BatchSampler类，返回的是一个batchsize的乱序的索引列表。

从上图debug的index值可以看到具体列表，我的样本是199个，batchsize=16，所以列表内的值是无序的16个，不超过198的数值。

现在只是索引取完了，我们要的是数据和标签，所以下面到了真正的按照乱序索引取数据的过程。

到了fetch.py的这个类的fetch方法，这个方法上面提到过2次，if条件为真，所以直接执行下面代码，传进来的形参是刚才那个index(16个无序的不超过198的数字列表)，然后就是一个列表生成式，索引的形式读取dataset返回的数据，这也是为什么上面一直强调，自定义的dataset类必须写__getiitem__()方法的原因。再强调一遍，只有写了这个魔术方法，才能和python的内置函数功能对应起来，实例对象才能够以索引的方式取数据。下一步debug就会直接调到我们自定义的dataset类的__getiitem__()方法读取数据。如下图所示。

在fetch方法中，得到那16个索引的dataset数据之后，data是一个含有image和label数据的长度为16的列表，每对image和label数据构成一个元组。return时对data有一个self.collate_fn(data)的操作，看一下这个操作什么样子的。

在dataloader的初始化方法中，就有这个函数，上面也提到过，这个函数一直作为参数传递，直到现在终于用到这个函数了，看下到底是个啥玩意儿。

红框的路径正是上面collate_fn的右值，collate_fn是在dataloader.py中的，dataloader.py是在torch.utils.data中的，所以这个右值就是是一个相对路径，并且它不是一个实例方法，它是一个函数。

这个函数的形参是个batch，其实就是我们刚才的data，data是一个含有image和label数据的长度为16的列表，每对image和label数据构成一个元组，下图可以看到一个示例。

default_collate这个函数代码逻辑很简单，就是各种判断，如果都不是，最后就raise个类型错误。显然，elem变量是个tuple类型数据，里面含有两个元素，如上所示一个tensor，一个数字，elem_type必然是tuple了。所以一路判断下来，进入了下图这个判断里面，下面注释着这个判断是检查batch或者说我们的data中的元素是不是尺寸一致的。因为我们每个元素都是tuple，每个tuple里面都是2个元素，每个tuple里面的两个元素的各自形式都是一致的。所以进入了这个判断。

https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73411541

将batch这个列表变成迭代器，然后，取出一个数据，即一个elem，elem_size = 2，就是一个元组有几个元素嘛，有两个。然后判断是否所有elem的size都是2。然后解包再打包，这个过程看上面链接里的内容去理解。就是把batch这个列表解包，形成了16个元组，每个元组有2个元素，分别是image和label数据，然后再zip。元组每个有2个元素，所以zip完的迭代器如果转换为list形式就是2个元组，每个元组里分别有16个image和label元素。

zip函数返回的是一个迭代器，使用for这个语法取的时候，分别取出来两个参数，然后又送入到当前的default_collate函数进行判断。

第一个肯定是个tensor了，get_workerinfo()返回None，进入到return，对batch这组数据在0维进行stack操作，（batch是个元组，里面有16个tensor，在第0维进行stack相当于是增加了一维，这一维度的个数是元组的长度，也就是数据的个数）返回4维的tensor（n*c*h*w），这也是为什么返回的数据第一维是n（batch_size大小）。然后zip后的第二组数据也是元组，取出一个elem就是int，所以进入到如下代码段中。

讲label数据转换为tensor返回到调用zip后迭代器的那个列表中，然后进行return，return的是一个列表，里面有两个tensor元素。每个tensor元素都有16个数据。

然后进行内存加速操作，这个是什么锁页内存，可以对数据处理进行加速，然后返回data（十个列表），返回到哪儿了呢？

其实是返回到_SingleProcessDataLoaderIter的__next__(self)方法中，S继承了父类_BaseDataLoaderIter类的这个方法。然后再进行判断，此时判断条件不成立，我们的数据不是_DatasetKind.Iterable，而是_DatasetKind.Map，这个上面已经说过了。然后再返回data，此时返回的data就是转了一圈回来了。

终于传回来了，此时data就是for语句中的那个data，data里面有两组数据，将其解包，图像数据给inputs，标签数据给label，此时数据维度也正确了，然后进行后续的前向计算和反向传播等操作。

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