pytorch 实现多个Dataloader同时训练

看代码吧~

如果两个dataloader的长度不一样，那就加个：

from itertools import cycle

仅使用zip，迭代器将在长度等于最小数据集的长度时耗尽。 但是，使用cycle时，我们将再次重复最小的数据集，除非迭代器查看最大数据集中的所有样本。

补充：pytorch技巧：自定义数据集 torch.utils.data.DataLoader 及Dataset的使用

本博客中有可直接运行的例子，便于直观的理解，在torch环境中运行即可。

1. 数据传递机制

在 pytorch 中数据传递按一下顺序：

1、创建 datasets ，也就是所需要读取的数据集。

2、把 datasets 传入DataLoader。

3、DataLoader迭代产生训练数据提供给模型。

2. torch.utils.data.Dataset

Pytorch提供两种数据集：

Map式数据集 Iterable式数据集。其中Map式数据集继承torch.utils.data.Dataset，Iterable式数据集继承torch.utils.data.IterableDataset。

本文只介绍 Map式数据集。

一个Map式的数据集必须要重写 __getitem__(self, index)、 __len__(self) 两个方法，用来表示从索引到样本的映射(Map)。 __getitem__(self, index)按索引映射到对应的数据， __len__(self)则会返回这个数据集的长度。

基本格式如下：

import torch.utils.data as data
class VOCDetection(data.Dataset):
   '''
   必须继承data.Dataset类
   '''
   def __init__(self):
       '''
       在这里进行初始化，一般是初始化文件路径或文件列表
       '''
       pass
   def __getitem__(self, index):
       '''
       1. 按照index，读取文件中对应的数据  （读取一个数据！！！！我们常读取的数据是图片，一般我们送入模型的数据成批的，但在这里只是读取一张图片，成批后面会说到）
       2. 对读取到的数据进行数据增强 (数据增强是深度学习中经常用到的，可以提高模型的泛化能力)
       3. 返回数据对 （一般我们要返回 图片，对应的标签） 在这里因为我没有写完整的代码，返回值用 0 代替
       '''
       return 0
   def __len__(self):
       '''
       返回数据集的长度
       '''
       return 0

可直接运行的例子：

import torch.utils.data as data
import numpy as np
x = np.array(range(80)).reshape(8, 10) # 模拟输入， 8个样本，每个样本长度为10
y = np.array(range(8))  # 模拟对应样本的标签， 8个标签
class Mydataset(data.Dataset):
   def __init__(self, x, y):
       self.x = x
       self.y = y
       self.idx = list()
       for item in x:
           self.idx.append(item)
       pass
   def __getitem__(self, index):
       input_data = self.idx[index] #可继续进行数据增强，这里没有进行数据增强操作
       target = self.y[index]
       return input_data, target
   def __len__(self):
       return len(self.idx)
datasets = Mydataset(x, y)  # 初始化
print(datasets.__len__())  # 调用__len__() 返回数据的长度
for i in range(len(y)):
   input_data, target = datasets.__getitem__(i)  # 调用__getitem__(index) 返回读取的数据对
   print('input_data％d =' ％ i, input_data)
   print('target％d = ' ％ i, target)

结果如下：

3. torch.utils.data.DataLoader

PyTorch中数据读取的一个重要接口是 torch.utils.data.DataLoader。

该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch_size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入。

torch.utils.data.DataLoader(onject)的可用参数如下：

1.dataset(Dataset): 数据读取接口,该输出是torch.utils.data.Dataset类的对象(或者继承自该类的自定义类的对象)。

2.batch_size (int, optional): 批训练数据量的大小，根据具体情况设置即可。一般为2的N次方（默认:1）

3.shuffle (bool, optional)：是否打乱数据，一般在训练数据中会采用。（默认：False）

4.sampler (Sampler, optional)：从数据集中提取样本的策略。如果指定，“shuffle”必须为false。我没有用过，不太了解。

5.batch_sampler (Sampler, optional)：和batch_size、shuffle等参数互斥，一般用默认。

6.num_workers：这个参数必须大于等于0，为0时默认使用主线程读取数据，其他大于0的数表示通过多个进程来读取数据，可以加快数据读取速度，一般设置为2的N次方，且小于batch_size（默认：0）

7.collate_fn (callable, optional): 合并样本清单以形成小批量。用来处理不同情况下的输入dataset的封装。

8.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中的固定内存中.

9.drop_last (bool, optional): 如果数据集大小不能被批大小整除，则设置为“true”以除去最后一个未完成的批。如果“false”那么最后一批将更小。（默认：false）

10.timeout(numeric, optional)：设置数据读取时间限制，超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。（默认：0）

11.worker_init_fn (callable, optional): 每个worker初始化函数（默认：None)

可直接运行的例子：

import torch.utils.data as data
import numpy as np
x = np.array(range(80)).reshape(8, 10) # 模拟输入， 8个样本，每个样本长度为10
y = np.array(range(8))  # 模拟对应样本的标签， 8个标签
class Mydataset(data.Dataset):
   def __init__(self, x, y):
       self.x = x
       self.y = y
       self.idx = list()
       for item in x:
           self.idx.append(item)
       pass
   def __getitem__(self, index):
       input_data = self.idx[index]
       target = self.y[index]
       return input_data, target
   def __len__(self):
       return len(self.idx)
if __name__ ==('__main__'):
   datasets = Mydataset(x, y)  # 初始化
   dataloader = data.DataLoader(datasets, batch_size=4, num_workers=2)
   for i, (input_data, target) in enumerate(dataloader):
       print('input_data％d' ％ i, input_data)
       print('target％d' ％ i, target)

结果如下：（注意看类别，DataLoader把数据封装为Tensor）

来源：https://blog.csdn.net/weixin_43790560/article/details/104935812