在进行模型训练时，需要把数据按照固定的形式分批次投喂给模型，在PyTorch中通过torch.utils.data库的DataLoader完成分批次返回数据。

构造DataLoader首先需要一个Dataset数据源，Dataset完成数据的读取并可以返回单个数据，然后DataLoader在此基础上完成数据清洗、打乱等操作并按批次返回数据。

Dataset

PyTorch将数据源分为两种类型：类似Map型(Map-style datasets)和可迭代型(Iterable-style datasets)。
Map风格的数据源可以通过索引idx对数据进行查找：dataset[idx]，它需要继承Dataset类，并且重写__getitem__() 方法完成根据索引值获取数据和__len__() 方法返回数据的总长度。
可迭代型可以迭代获取其数据，但没有固定的长度，因此也不能通过下标获得数据，通常用于无法获取全部数据或者流式返回的数据。它继承自IterableDataset类，并且需要实现__iter__()方法来完成对数据集的迭代和返回。

如下所示为自定义的数据源MySet，它完成数据的读取，这里假定为[1, 9] 9个数据，然后重写了__getitem__() 和__len__() 方法

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, Sampler

class MySet(Dataset):
	# 读取数据
    def __init__(self):
        self.data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
	# 根据索引返回数据
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]
	# 返回数据集总长度
    def __len__(self):
        return len(self.data)

DataLoader

其构造函数如下：
torch.utils.data.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, multiprocessing_context=None)

  • dataset：Dataset类型，从其中加载数据 batch_size：int，可选。每个batch加载多少样本
  • batch_size: 一个批次的数据个数
  • shuffle：bool，可选。为True时表示每个epoch都对数据进行洗牌
  • sampler：Sampler，可选。获取下一个数据的方法。
  • batch_sampler ：获取下一批次数据的方法
  • num_workers：int，可选。加载数据时使用多少子进程。默认值为0，表示在主进程中加载数据。
  • collate_fn：callable，可选，自定义处理数据并返回。
  • pin_memory：bool，可选，True代表将数据Tensor放入CUDA的pin储存
  • drop_last：bool，可选。True表示如果最后剩下不完全的batch,丢弃。False表示不丢弃。

Sampler索引

既然DataLoader根据索引值从Dataset中获取数据，那么如何获取一个批次数据的索引，索引值应该如何排列才能实现随机的效果？这就需要Sampler了，它可以对索引进行shuffle操作来打乱顺序，并且根据batch size一次返回指定个数的索引序列。在初始化DataLoader时通过sampler属性指定获取下一个数据的索引的方法，或者batch_sampler属性指定获取下一个批次数据的索引。

当我们设置DataLoader的shuffle属性为True时，会根据batch_size属性传入的批次大小自动构造sample返回下一个批次的索引。

当我们不启用shuffle属性时，就可以通过batch_sampler属性自定义sample来返回下一批的索引，注意这时候不可用使用 batch_size, shuffle, sampler, 和drop_last属性。
如下所示为自定义MySampler，它继承自Sampler，由传入dataset的长度产生对应的索引，例如上面有9个数据，那么产生索引[0, 8]。根据批次大小batch_size计算出总批次数，例如当batchsize是3，那么9/3=3，即总共有3个批次。重写__iter__()方法按批次返回索引，即第一批返回[0, 1, 2]，第二批返回[3, 4, 5]以此类推。__len__()方法返回总的批次数，即3个批次。

class MySampler(Sampler):
    def __init__(self, dataset, batchsize):
        super(Sampler, self).__init__()
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batchsize		# 每一批数据量
        self.indices = range(len(dataset))	# 生成数据集的索引
        self.count = int(len(dataset) / self.batch_size)	# 一共有多少批

    def __iter__(self):
        for i in range(self.count):
            yield self.indices[i * self.batch_size: (i + 1) * self.batch_size]

    def __len__(self):
        return self.count

collate处理数据

当我们拿到数据如果希望进行一些预处理而不是直接返回，这时候就需要collate_fn属性来指定处理和返回数据的方法，如果不指定该属性，默认会将普通的NumPy数组转换为PyTorch的tensor并直接返回。
如下所示为自定义的my_collate()函数，默认传入获得的一个批次的数据data，例如之前返回一批数据[1, 2, 3]，这里遍历数据并平方之后放在res数组中返回[1, 4, 9]

def my_collate(data):
    res = []
    for d in data:
        res.append(d ** 2)
    return res

有了上面的索引获取类MySampler和数据处理函数my_collate()，就可以使用DataLoader自定义获取批数据了。首先DataLoader通过my_sampler返回的索引[0, 1, 2]去dataset拿到数据[1, 2, 3]，然后传递给my_collate进行平方操作，然后返回一个批次的结果为[1, 4, 9]，一共有三个批次的数据。

dataset = MySet()	# 定义数据集
my_sampler = MySampler(dataset, 3)		# 实例化MySampler

data_loader = DataLoader(dataset, batch_sampler=my_sampler, collate_fn=my_collate)

for data in data_loader:	# 按批次获取数据
    print(data)
'''
[1, 4, 9]
[16, 25, 36]
[49, 64, 81]
'''