在机器学习和深度学习框架中，尤其是在 PyTorch 中，Dataset 和 DataLoader 是处理和加载数据的重要工具。这里我们详细探讨这两个类的结构、用途和如何实际使用它们。
  数据集（Dataset）是指存储和表示数据的类或接口。它通常用于封装数据，以便能够在机器学习任务中使用。数据集可以是任何形式的数据，比如图像、文本、音频等。数据集的主要目的是提供对数据的标准访问方法，以便可以轻松地将其用于模型训练、验证和测试。
  数据加载器（DataLoader）是一个提供批量加载数据的工具。它通过将数据集分割成小批量，并按照一定的顺序加载到内存中，以提高训练效率。数据加载器常用于训练过程中的数据预处理、批量化操作和数据并行处理等。

一、Dataset 类

1、定义

Dataset 是一个抽象类，用于表示一个数据集的全部内容。在 PyTorch 中，任何继承自 torch.utils.data.Dataset 的自定义数据集需要实现两个必须的方法：

• __getitem__(self, index)
  • 这个方法应该返回一个索引处的数据点和其对应的标签。例如，在图像数据集中，这可能是一对（图像，标签）。
• __len__(self)
  • 这个方法返回数据集中的数据点的总数，即数据集的大小。

2、示例

下面是一个简单的形象化例子，展示如何创建一个用于加载图像数据集的自定义 Dataset 类：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
class IceCreamDataset(Dataset):def __init__(self):self.flavors = ["vanilla", "chocolate", "strawberry"]def __len__(self):return len(self.flavors)def __getitem__(self, index):return f"One scoop of {self.flavors[index]} ice cream"
ice_cream_menu = IceCreamDataset()

在这个例子中，IceCreamDataset 类定义了一个冰激凌数据。

二、DataLoader 类

1、定义

DataLoader 是一个迭代器，用于将 Dataset 封装成易于访问的数据流，支持批量加载和多进程数据加载等操作。

2、参数

• dataset: 要加载的 Dataset 对象。
• batch_size（可选）: 每个批次加载的样本数量。即对Dataset数据集进行等分，每份(每个batch)的大小为len(dataset)/batch_size，默认为1。batch_size通常是单次训练使用的数据量。
• shuffle（可选）: 是否在每个训练周期开始时打乱数据。
• num_workers（可选）: 用于数据加载的进程数。

3、示例：使用 DataLoader

一旦定义了 Dataset，就可以使用 DataLoader 来有效地加载数据：

from torch.utils.data import DataLoader# 创建 DataLoader，每批三份不同口味的冰激凌
ice_cream_loader = DataLoader(ice_cream_menu)#等价于ice_cream_loader = DataLoader(ice_cream_menu,batch_size=1)for batch in ice_cream_loader:print(batch)

在这个例子中，data_loader 会自动管理从 dataset 中加载数据的复杂性，如批量加载、打乱顺序和多进程加载。
输出：

['One scoop of vanilla ice cream']
['One scoop of chocolate ice cream']
['One scoop of strawberry ice cream']

ice_cream_loader = DataLoader(ice_cream_menu,batch_size=2)

输出：

['One scoop of vanilla ice cream', 'One scoop of chocolate ice cream']
['One scoop of strawberry ice cream']

ice_cream_loader = DataLoader(ice_cream_menu,batch_size=3)#大于等于3的输出一样，因为就三个数据了

['One scoop of vanilla ice cream', 'One scoop of chocolate ice cream', 'One scoop of strawberry ice cream']

三、总结

通过组合使用 Dataset 和 DataLoader，PyTorch 用户可以高效、灵活地处理大规模数据集。Dataset 提供了一个清晰的接口来访问单个数据点（__getitem__），而 DataLoader 管理整个数据集的批量处理和并行加载，这两者的结合极大地简化了在训练深度学习模型时的数据处理工作。

为了简单说明，以下我们将继承Dataset类的类，说成Dataset：
根据上述简单的例子，我们可以知道，Dataset可以用来导入数据集，并规定整个数据集的长度是如何计算的，并规定单个数据点的格式；而DataLoader配合Dataset使用，可以导入数据集，并规定该数据集划分的批次数量和批次大小，以及导入数据集时是否打乱数据等。

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对于：

for batch in dataloader:pass

每一个batch实际上就是DataLoader将Dataset划分成的一个批次，每个batch的大小就是batch_size（除非数据集不是它的整数倍，上面也有体现）。所有batch加起来才构成整个Dataset。
如果是图片数据集，batch_size可以认为，一个batch有batch_size张图片（如果该数据集规定单个数据点是一张图片的话。）（因为DataLoader访问数据时，会按照Dataset规定的数据点规格访问）。

四、实战

以上是一个简单的实例，方便理解，现在我们进行实战。

import torch
from sklearn.datasets import load_iris
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# 此函数用于加载鸢尾花数据集
def load_data(shuffle=True):x = torch.tensor(load_iris().data)y = torch.tensor(load_iris().target)# 数据归一化x_min = torch.min(x, dim=0).valuesx_max = torch.max(x, dim=0).valuesx = (x - x_min) / (x_max - x_min)if shuffle:idx = torch.randperm(x.shape[0])x = x[idx]y = y[idx]return x, y# 自定义鸢尾花数据类
class IrisDataset(Dataset):def __init__(self, mode='train', num_train=120, num_dev=15):super(IrisDataset, self).__init__()x, y = load_data(shuffle=True)if mode == 'train':self.x, self.y = x[:num_train], y[:num_train]elif mode == 'dev':self.x, self.y = x[num_train:num_train + num_dev], y[num_train:num_train + num_dev]else:self.x, self.y = x[num_train + num_dev:], y[num_train + num_dev:]def __getitem__(self, idx):return self.x[idx], self.y[idx]def __len__(self):return len(self.x)batch_size = 16# 分别构建训练集、验证集和测试集
train_dataset = IrisDataset(mode='train')
dev_dataset = IrisDataset(mode='dev')
test_dataset = IrisDataset(mode='test')train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size,shuffle=True)
dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=batch_size)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=True)

这段代码涉及到使用 PyTorch 加载和处理著名的鸢尾花（Iris）数据集，并将其分成训练集、验证集和测试集。下面逐部分详细解释：

1、load_data函数：

1. 加载数据:

   • 使用 load_iris() 函数从 scikit-learn 库中加载鸢尾花数据集。这个函数返回包含特征（data）和目标（target）的数据结构。
   • 数据转换成 PyTorch 张量，方便后续使用 PyTorch 进行操作。

2. 归一化:

   • 对特征进行归一化处理，使得每个特征的值范围都缩放到 [0, 1] 区间。这是通过从每个特征中减去最小值，然后除以其范围（最大值 - 最小值）来实现的。
   • 归一化有助于模型训练，因为它确保了所有特征都在相同的尺度上，从而加速学习过程。

3. 打乱数据:

   • 如果启用 shuffle，则通过生成一个随机排列的索引并重新排序数据来打乱数据集。这通常用于训练数据集，以保证每次训练的随机性和泛化能力。
   • 这里使用的方法：
     • idx = torch.randperm(x.shape[0])，x.shape[0]是二维张量的行数。torch.randperm即随机打乱（生成一个 0 到样本数量减一的随机排列），得到一个随机排列。
     • x = x[idx];y = y[idx]，使用的是高级索引：使用多个整数索引访问多个元素

2、IrisDataset类

• IrisDataset 类继承自 Dataset。它用于封装鸢尾花数据，使其可以通过 PyTorch DataLoader 使用。
• 在构造函数中，根据 mode（训练、验证或测试）来划分数据：
  • 训练集 (train): 使用数据集的前 num_train 个样本。
  • 验证集 (dev): 紧随训练集之后的 num_dev 个样本。
  • 测试集 (test): 剩余的样本。
• 这种方式的好处是简单易实现，但在实际应用中可能需要更复杂的交叉验证策略来更好地评估模型。

3、DataLoader 的使用

• 对于每种数据集（训练、验证、测试），通过创建 DataLoader 实例来进行封装。这允许以批量方式加载数据，可选择是否打乱。
• 批量大小 (batch_size):
  • 对于训练数据，使用较大的批量（例如 16），有助于稳定和加速训练过程。
  • 对于验证数据，也采用同样大小的批量，以保持一致性。
  • 对于测试数据，每批只有一个样本，这常用于评估模型时逐个样本进行处理。