Pytorch的数据读取主要包含三个类:

1. Dataset
2. DataLoader
3. DataLoaderIter

这三者是一个依次封装的关系: 1.被装进2., 2.被装进3.

Dataset类

Pytorch 读取数据，主要通过Dataset类，Dataset类是所有dataset类的基类，自定义的dataset类要继承它，并且实现它的两个最重要的方法 __getitem__() 和 __len__()

具体的使用：

from torch.utils.data import Datasetclass MyDataset(Dataset):def __init__(self, path):  # 可以写一些文件的读取self.trainUserList = self.load_train_rating_as_list(path + ".train.rating")def __getitem__(self, index):  # 根据index返回一条数据user= self.trainUserList[index]return userdef __len__(self):  # 样本数据的长度return len(self.trainUserList)

注意：dataset中应尽量只包含只读对象，避免修改任何可变对象。因为如果使用多进程，可变对象要加锁，但后面讲到的dataloader的设计使其难以加锁。

DataLoader类

Dataset 负责数据集，每次可以用 __getitem__() 返回一个样本，而 DataLoader 提供了对数据的批量处理。
Dataloader 的构造函数：

class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None)

参数解释：

• num_workers：使用的子进程数，0为不使用多进程。

• worker_init_fn： 默认为None，如果不是None，这个函数将被每个子进程以子进程id([0, num_workers - 1]之间的数)调用

• sample：采样策略，若这个参数有定义，则shuffle必须为False

• pin_memory：是否将tensor数据复制到CUDA pinned memory中，pin memory中的数据转到GPU中会快一些

• drop_last：当dataset中的数据数量不能整除batch size时，是否把最后不够batch size数据丢掉

• collate_fn：把一组samples打包成一个mini-batch的函数。可以自定义这个函数以处理损坏数据的情况（先在__getitem__函数中将这样的数据返回None，然后再在collate_fn中处理，如丢掉损坏数据or再从数据集里随机挑一张），但最好还是确保dataset里所有数据都能用。

具体的使用：

dataset = MyDataset('EPINION2/epinion2')  # 初始化自定义类
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=20)  # 使用DataLoader对自定义类进行包装，使其能够批量获取数据for epoch in range(20):for data in dataloader:  # data 是获取到的 batch_size 个 user# training...

DataLoaderIter

Dataset、Dataloader 和 DataLoaderIter 是层层封装的关系，最终在内部使用 DataLoaderIter 进行迭代。