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时间:2024-12-26 01:49:21 来源：xposedbridge 源码

1.PyTorch - DataLoader 源码解析（一）
2.求决策树源代码。程源最好使用matlab实现。程源
3.3. torch.utils里需要掌握的程源函数
4.详解数据读取--Dataset, Samper, Dataloader
5.C#用datagriview控件增加删除行数据，并且更新到xml中，程源求代码（急）如图
6.MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇

dataset编程源码_dataset.

PyTorch - DataLoader 源码解析（一）

本文为作者基于个人经验进行的程源初步解析，由于能力有限，程源商城系统源码设置可能存在遗漏或错误，程源敬请各位批评指正。程源

本文并未全面解析 DataLoader 的程源全部源码，仅对 DataLoader 与 Sampler 之间的程源联系进行了分析。以下内容均基于单线程迭代器代码展开，程源多线程情况将在后续文章中阐述。程源

以一个简单的程源数据集遍历代码为例，在循环中，程源数据是程源如何从 loader 中被取出的？通过断点调试，我们发现循环时，代码进入了 torch.utils.data.DataLoader 类的 __iter__() 方法，具体内容如下：

可以看到，该函数返回了一个迭代器，主要由 self._get_iterator() 和 self._iterator._reset(self) 提供。接下来，我们进入 self._get_iterator() 方法查看迭代器的产生过程。

在此方法中，根据 self.num_workers 的数量返回了不同的迭代器，主要区别在于多线程处理方式不同，但这两种迭代器都是继承自 _BaseDataLoaderIter 类。这里我们先看单线程下的例子，进入 _SingleProcessDataLoaderIter(self)。

构造函数并不复杂，在父类的构造器中执行了大量初始化属性，然后在自己的构造器中获得了一个 self._dataset_fetcher。此时继续单步前进断点，发现程序进入到了父类的 __next__() 方法中。

在分析代码之前，我们先整理一下目前得到的信息：

下面是 __next__() 方法的内容：

可以看到最后返回的是变量 data，而 data 是小说网源码js由 self._next_data() 生成的，进入这个方法，我们发现这个方法由子类负责实现。

在这个方法中，我们可以看到数据从 self._dataset_fecther.fetch() 中得到，需要依赖参数 index，而这个 index 由 self._next_index() 提供。进入这个方法可以发现它是由父类实现的。

而前面的 index 实际上是由这个 self._sampler_iter 迭代器提供的。查找 self._sampler_iter 的定义，我们发现其在构造函数中。

仔细观察，我们可以在倒数第 4 行发现 self._sampler_iter = iter(self._index_sampler)，这个迭代器就是这里的 self._index_sampler 提供的，而 self._index_sampler 来自 loader._index_sampler。这个 loader 就是最外层的 DataLoader。因此我们回到 DataLoader 类中查看这个 _index_sampler 是如何得到的。

我们可以发现 _index_sampler 是一个由 @property 装饰得到的属性，会根据 self._auto_collation 来返回 self.batch_sampler 或者 self.sampler。再次整理已知信息，我们可以得到：

因此，只要知道 batch_sampler 和 sampler 如何返回 index，就能了解整个流程。

首先发现这两个属性来自 DataLoader 的构造函数，因此下面先分析构造函数。

由于构造函数代码量较大，因此这里只关注与 Sampler 相关的部分，代码如下：

在这里我们只关注以下部分：

代码首先检查了参数的合法性，然后进行了一轮初始化属性，接着判断了 dataset 的类型，处理完特殊情况。接下来，函数对参数冲突进行了判断，共判断了 3 种参数冲突：

检查完参数冲突后，函数开始创建 sampler 和 batch_sampler，如下图所示：

注意，杰科3606音响源码仅当未指定 sampler 时才会创建 sampler；同理，仅在未指定 batch_sampler 且存在 batch_size 时才会创建 batch_sampler。

在 DataLoader 的构造函数中，如果不指定参数 batch_sampler，则默认创建 BatchSampler 对象。该对象需要一个 Sampler 对象作为参数参与构造。这也是在构造函数中，batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之一。因为传入一个 batch_sampler 时，说明 sampler 已经作为参数完成了 batch_sampler 的构造，若再将 sampler 传入 DataLoader 是多余的。

以第一节中的简单代码为例，此时并未指定 Sampler 和 batch_sampler，也未指定 batch_size，默认为 1，因此在 DataLoader 构造时，创建了一个 SequencialSampler，并传入了 BatchSampler 进行构建。继续第一节中的断点，可以发现：

具体使用 sampler 还是 batch_sampler 来生成 index，取决于 _auto_collation，而从上面的代码发现，只要存在 self.batch_sampler 就永远使用 batch_sampler 来生成。batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之二：若不设置冲突，那么使用者试图同时指定 batch_sampler 与 sampler 后，尤其是在使用者继承了新的 Sampler 子类后， sampler 在获取数据的时候完全没有被使用，这对开发者来说是一个困惑的现象，容易引起不易察觉的 BUG。

继续断点发现程序进入了 BatchSampler 的 __iter__() 方法，代码如下：

从代码中可以发现，程序不停地从 self.sampler 中获取 idx 加入列表，直到填满一个 batch 的量，并将这一整个 batch 的 index 返回到迭代器的 _next_data()。

此处由 self._dataset_fetcher.fetch(index) 来获取真正的产权式酒店优化源码数据，进入函数后看到：

这里依然根据 self.auto_collation（来自 DataLoader._auto_collation）进行分别处理，但是总体逻辑都是通过 self.dataset[] 来调用 Dataset 对象的 __getitem__() 方法。

此处的 Dataset 是来自 torchvision 的 DatasetFolder 对象，这里读取文件路径中的后，经过转换变为 Tensor 对象，与标签 target 一起返回。参数中的 index 是由迭代器的 self._dataset_fetcher.fetch() 传入。

整个获取数据的流程可以用以下流程图简略表示：

注意：

另附：

对于一条循环语句，在执行过程中发生了以下事件：

求决策树源代码。最好使用matlab实现。

function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)

%输入为训练集，为离散后的数字，如记录1：1 1 3 2 1；

%前面为属性列，最后一列为类标

if nargin<1

error('请输入数据集');

else

if isstr(DataSet)

[DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);

else

AttributValue=[];

end

if nargin<2

AttributName=[];

end

Attributs=[1:size(DataSet,2)-1];

Tree=CreatTree(DataSet,Attributs);

disp([char() 'The Decision Tree:']);

showTree(Tree,0,0,1,AttributValue,AttributName);

Rules=getRule(Tree);

RulesMatrix=zeros(size(Rules,1),size(DataSet,2));

for i=1:size(Rules,1)

rule=cell2struct(Rules(i,1),{ 'str'});

rule=str2num([rule.str([1:(find(rule.str=='C')-1)]) rule.str((find(rule.str=='C')+1):length(rule.str))]);

for j=1:(length(rule)-1)/2

RulesMatrix(i,rule((j-1)*2+1))=rule(j*2);

end

RulesMatrix(i,size(DataSet,2))=rule(length(rule));

end

function Tree=CreatTree(DataSet,Attributs) %决策树程序输入为：数据集，属性名列表

%disp(Attributs);

[S ValRecords]=ComputEntropy(DataSet,0);

if(S==0) %当样例全为一类时退出，返回叶子节点类标

for i=1:length(ValRecords)

if(length(ValRecords(i).matrix)==size(DataSet,1))

break;

end

Tree.Attribut=i;

Tree.Child=[];

return;

end

if(length(Attributs)==0) %当条件属性个数为0时返回占多数的类标

mostlabelnum=0;

mostlabel=0;

for i=1:length(ValRecords)

if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)

mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);

mostlabel=i;

end

Tree.Attribut=mostlabel;

Tree.Child=[];

return;

end

for i=1:length(Attributs)

[Sa(i) ValRecord]=ComputEntropy(DataSet,i);

Gains(i)=S-Sa(i);

AtrributMatric(i).val=ValRecord;

end

[maxval maxindex]=max(Gains);

Tree.Attribut=Attributs(maxindex);

Attributs2=[Attributs(1:maxindex-1) Attributs(maxindex+1:length(Attributs))];

for j=1:length(AtrributMatric(maxindex).val)

DataSet2=[DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',1:maxindex-1) DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',maxindex+1:size(DataSet,2))];

if(size(DataSet2,1)==0)

mostlabelnum=0;

mostlabel=0;

for i=1:length(ValRecords)

if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)

mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);

mostlabel=i;

end

Tree.Child(j).root.Attribut=mostlabel;

Tree.Child(j).root.Child=[];

else

Tree.Child(j).root=CreatTree(DataSet2,Attributs2);

end

function [Entropy RecordVal]=ComputEntropy(DataSet,attribut) %计算信息熵

if(attribut==0)

clnum=0;

for i=1:size(DataSet,1)

if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum) %防止下标越界

classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;

clnum=DataSet(i,size(DataSet,2));

RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[];

end

classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;

RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix i];

end

Entropy=0;

for j=1:length(classnum)

P=classnum(j)/size(DataSet,1);

if(P~=0)

Entropy=Entropy+(-P)*log2(P);

end

else

valnum=0;

for i=1:size(DataSet,1)

if(DataSet(i,attribut)>valnum) %防止参数下标越界

clnum(DataSet(i,attribut))=0;

valnum=DataSet(i,attribut);

Valueexamnum(DataSet(i,attribut))=0;

RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[]; %将编号保留下来，以方便后面按值分割数据集

end

if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum(DataSet(i,attribut))) %防止下标越界

Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;

clnum(DataSet(i,attribut))=DataSet(i,size(DataSet,2));

end

Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))= Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;

Valueexamnum(DataSet(i,attribut))= Valueexamnum(DataSet(i,attribut))+1;

RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix i];

end

Entropy=0;

for j=1:valnum

Entropys=0;

for k=1:length(Value(j).classnum)

P=Value(j).classnum(k)/Valueexamnum(j);

if(P~=0)

Entropys=Entropys+(-P)*log2(P);

end

Entropy=Entropy+(Valueexamnum(j)/size(DataSet,1))*Entropys;

end

function showTree(Tree,level,value,branch,AttributValue,AttributName)

blank=[];

for i=1:level-1

if(branch(i)==1)

blank=[blank ' |'];

else

blank=[blank ' '];

end

blank=[blank ' '];

if(level==0)

blank=[' (The Root):'];

else

if isempty(AttributValue)

blank=[blank '|_____' int2str(value) '______'];

else

blank=[blank '|_____' value '______'];

end

if(length(Tree.Child)~=0) %非叶子节点

if isempty(AttributName)

disp([blank 'Attribut ' int2str(Tree.Attribut)]);

else

disp([blank 'Attribut ' AttributName{ Tree.Attribut}]);

end

if isempty(AttributValue)

for j=1:length(Tree.Child)-1

showTree(Tree.Child(j).root,level+1,j,[branch 1],AttributValue,AttributName);

end

showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,length(Tree.Child),[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);

else

for j=1:length(Tree.Child)-1

showTree(Tree.Child(j).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ j},[branch 1],AttributValue,AttributName);

end

showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ length(Tree.Child)},[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);

end

else

if isempty(AttributValue)

disp([blank 'leaf ' int2str(Tree.Attribut)]);

else

disp([blank 'leaf ' AttributValue{ length(AttributValue)}{ Tree.Attribut}]);

end

function Rules=getRule(Tree)

if(length(Tree.Child)~=0)

Rules={ };

for i=1:length(Tree.Child)

content=getRule(Tree.Child(i).root);

%disp(content);

%disp([num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',']);

for j=1:size(content,1)

rule=cell2struct(content(j,1),{ 'str'});

content(j,1)={ [num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',' rule.str]};

end

Rules=[Rules;content];

end

else

Rules={ ['C' num2str(Tree.Attribut)]};

end

3. torch.utils里需要掌握的函数

在深度学习框架PyTorch中，torch.utils模块提供了许多实用工具，帮助我们有效地处理和加载数据。其中几个关键组件包括：

1. DataLoader：这是数据加载的核心工具，它封装了Dataset类，使得我们可以并行加载和处理数据，提高训练效率。使用DataLoader时，要特别注意add方法的运用。

2. Dataset：有Map-style的TensorDataset，它允许我们将数据和标签打包成Tensor，便于在索引过程中同时获取数据和对应的标签。源代码如下：

python

dataset = TensorDataset(data, labels)

3. IterableDataset：例如IterableDataset，其加载数据的方式更像迭代器，适用于需要逐批处理的数据源。同样，add方法在使用时也需要注意：

python

iterable_dataset = IterableDataset()

iterable_dataset.add(...)

4. ConcatDataset和ChainDataset：前者用于连接多个Dataset，后者则适用于连接多个IterableDataset，方便处理多源数据集。linux内核消息队列源码

5. Subset：用于从一个Dataset中提取指定索引序列的子集，这对于数据增强或者验证集划分非常有用。

通过熟练掌握这些torch.utils中的函数，我们可以更有效地组织和处理数据，提高模型训练的灵活性和性能。

详解数据读取--Dataset, Samper, Dataloader

在使用Pytorch进行模型训练时，数据读取过程常涉及到Dataset、Dataloader以及Sampler三个核心组件。通常情况下，我们自定义一个继承自Dataset的类来创建数据集，并作为Dataloader的初始化参数。Dataloader则根据初始化参数如batch_size和shuffle等完成数据加载。本文将深入解析这三个组件如何协同作用，完成数据读取任务。

在构建Dataloader时，两个关键参数sampler和batch_sampler及collate_fn通常被指定。sampler需要继承自torch.utils.data.Sampler类，而collate_fn通常是一个函数。未指定时它们具有默认值。数据读取流程是由Dataset、Dataloader和Sampler共同完成的。本文章将通过源码解析它们如何协同工作。

在理解Dataset、Dataloader和Sampler的联动之前，我们先对迭代器和生成器的概念进行梳理。迭代器iterator和可迭代对象iterable是Python中用于数据遍历的基础概念。一个iterable对象能够通过`iter()`函数获取其对应的iterator对象，而iterator对象在遍历时通过`next()`函数获取iterable中的下一个元素。实际上，for循环的`in`操作符在背后依赖于iterable和iterator的相互作用。

生成器generator是一种特殊的迭代器，具有`yield`关键字，可以实现函数的暂停与恢复，非常适合用于生成序列数据。其操作方式类似于函数调用，但能暂停执行并在需要时恢复，生成序列数据。

在数据读取流程中，Dataloader创建的迭代器最终指向Dataset。具体实现中，Dataloader首先初始化一个iterator对象，通常基于自定义的Sampler。当使用for循环遍历Dataloader时，实际上在遍历这个迭代器。Sampler负责确定数据读取顺序，而Dataset提供实际的数据点。Dataloader内部实现了一个`_next_data()`函数，负责从Dataset中提取并打包成批次数据，再通过`collate_fn`处理，最终生成训练批次。

在Dataloader中，`_next_index()`函数用于获取下一个批次的索引。这些索引由Sampler生成，通常基于随机或顺序策略。获取索引后，Dataloader使用`_dataset_fetcher.fetch(index)`从Dataset中读取数据点。Dataset可能根据其类型（如`IterableDataset`或继承自`Dataset`的自定义类）实现具体的读取逻辑，通常通过`__getitem__`方法获取指定索引的数据。

最后，数据点通过`collate_fn`进行打包，确保批次中的数据结构一致，适应模型训练的需求。整个过程展示了Dataset、Dataloader和Sampler如何协同工作，从数据集读取数据点，确定读取顺序，到最终生成可用于模型训练的批次数据。

综上所述，理解Dataset、Dataloader和Sampler的协同作用是构建高效数据加载系统的关键。通过精心设计这些组件，可以显著提高数据处理效率，优化模型训练过程。

C#用datagriview控件增加删除行数据，并且更新到xml中，求代码（急）如图

完全按你的要求写的，供参考：

前提是XML文件已创建好，在窗体里选择该XML文件，再行操作：

窗体：

//选择XML按钮

private void btnXML_Click(object sender, EventArgs e)

{

DataTable dt = new DataTable();

OpenFileDialog xmlFile = new OpenFileDialog();

xmlFile.Filter = "*.xml|";

xmlFile.Title = "请选择xml文件";

if (xmlFile.ShowDialog() == DialogResult.OK)

{

this.txtPath.Text = xmlFile.FileName;//在textBox1控件中显示选择的路径

dt=GetXML(this.txtPath.Text);

}

if(!dt.Equals(null)&&dt.Rows.Count>0)

LoadData(dt, dgvXML);//加载到窗体中

}

//保存按钮

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

int n = SaveDgv();

if (n > 0)

{

MessageBox.Show("保存成功！");

DataTable dt = new DataTable();

dt = GetXML(this.txtPath.Text);

LoadData(dt, dgvXML);//刷新加载

}

else

{

MessageBox.Show("保存失败！");

DataTable dt = new DataTable();

dt = GetXML(this.txtPath.Text);

LoadData(dt, dgvXML);//刷新加载

}

//删除按钮

private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)

{

int n = 0;//判断是否删除

for (int i = 0; i < dgvXML.SelectedRows.Count; i++)

{

string id = dgvXML.SelectedRows[i].Cells[0].Value.ToString();

XmlDocument doc = new XmlDocument();

doc.Load(this.txtPath.Text);

XmlNodeList nod = doc.DocumentElement.ChildNodes;

XmlNode root = doc.DocumentElement;

foreach (XmlNode peo in nod)

{

if (XmlNode.Equals(peo.SelectSingleNode("ID").InnerText, id))

{

root.RemoveChild(peo);//从根节点删除该ID的PERSON

doc.Save(this.txtPath.Text);

n++;

}

if (n > 0)

{

DataTable dt = new DataTable();

dt = GetXML(this.txtPath.Text);

LoadData(dt, dgvXML);//刷新加载

MessageBox.Show("删除成功！");

}

else

{

MessageBox.Show("删除失败！");

}

// DataGridView中加载数据

private void LoadData(DataTable dt, DataGridView dgv)

{

dgv.Rows.Clear();//datagridview清空数据

if (dt != null && dt.Rows.Count > 0)

{

dgv.Rows.Add(dt.Rows.Count);

for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++)

{

for (int k = 0; k < dt.Columns.Count; k++)

{

dgv.Rows[i].Cells[k].Value = dt.Rows[i][k].ToString();//赋值

}

//datagridview添加行号

private void dataGridView1_RowStateChanged(object sender, DataGridViewRowStateChangedEventArgs e)

{

e.Row.HeaderCell.Value = (e.Row.Index + 1).ToString();

}

//解析XML生成DATATABLE

private List<string> IDList = new List<string>();//用来记录已有的ID，以在修改时判断是否新增

private DataTable GetXML(string path)

{

DataTable dt = new DataTable();

dt.Columns.Add("ID");

dt.Columns.Add("NAME");

dt.Columns.Add("SEX");

dt.Columns.Add("PHONE");

XmlDocument doc = new XmlDocument();

doc.Load(path);

XmlNodeList nod = doc.DocumentElement.ChildNodes;

foreach (XmlNode peo in nod)

{

XmlNodeList pe = peo.ChildNodes;

DataRow row = dt.NewRow();

foreach (XmlNode p in pe)

{

if (p.Name == "ID")

{

row["ID"] = p.InnerText.ToString();

IDList.Add(p.InnerText.ToString());//添加ID记录，以在修改时判断是否新增

}

if (p.Name == "NAME")

{

row["NAME"] = p.InnerText.ToString();

}

if (p.Name == "SEX")

{

row["SEX"] = p.InnerText.ToString();

}

if (p.Name == "PHONE")

{

row["PHONE"] = p.InnerText.ToString();

}

dt.Rows.Add(row);

}

return dt;

}

//修改dgv数据后保存到XML文件

private int SaveDgv()

{

int n = 0;

for (int i = 0; i < dgvXML.Rows.Count-1; i++)

{

XmlDocument doc = new XmlDocument();

doc.Load(this.txtPath.Text);

XmlNodeList nod = doc.DocumentElement.ChildNodes;

string id = dgvXML.Rows[i].Cells[0].Value.ToString();

if (IDList.Contains(id)) //如果是已有的ID，则修改

{

foreach (XmlNode peo in nod)

{

if (XmlNode.Equals(peo.SelectSingleNode("ID").InnerText, id))

{

peo.SelectSingleNode("NAME").InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[1].Value.ToString();//赋值姓名

peo.SelectSingleNode("SEX").InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[2].Value.ToString();//赋值性别

peo.SelectSingleNode("PHONE").InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[3].Value.ToString();//赋值电话

doc.Save(this.txtPath.Text);

n++;

break;//当找到该ID记录并修改后，跳出循环

}

else //否则为新增

{

XmlNode root = doc.DocumentElement;

XmlElement PERSON = doc.CreateElement("PERSON");

XmlElement ID = doc.CreateElement("ID");

ID.InnerText = id;//赋值id

XmlElement NAME = doc.CreateElement("NAME");

NAME.InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[1].Value.ToString();//赋值姓名

XmlElement SEX = doc.CreateElement("SEX");

SEX.InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[2].Value.ToString();//赋值性别

XmlElement PHONE = doc.CreateElement("PHONE");

PHONE.InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[3].Value.ToString();//赋值电话

PERSON.AppendChild(ID);

PERSON.AppendChild(NAME);

PERSON.AppendChild(SEX);

PERSON.AppendChild(PHONE);

root.AppendChild(PERSON);

doc.Save(this.txtPath.Text);//保存

n++;

}

return n;

}

XML文件：

<?xml version="1.0" standalone="yes"?>

<List>

</PERSON>

</PERSON>

</PERSON>

</PERSON>

</List>

MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇

关于torch.distributed.launch的更多细节： blog.csdn.net/magic_ll/...

设置config file和work dir，work dir保存最终config，log等信息，work dir默认为path/to/user/work_dir/

作者将自定义的部分放在 'projects/mmdet3d_plugin/' 文件夹下，通过registry类注册模块，这里利用importlib导入模块并初始化自定义的类。

这里设置模型的输出信息保存路径、gpus等模型的运行时环境参数

这里初始化模型，初始化train_dataset和val_dataset

这部分完成了DataLoader的初始化，runner和hooks的初始化，并且按照workflow运行runner。

PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程

文@

0 前言

1 Dataset

1.1 Map-style dataset

1.2 Iterable-style dataset

1.3 其他 dataset

2 Sampler

3 DataLoader

3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)

3.2 批处理

3.2.1 自动批处理（默认）

3.2.2 关闭自动批处理

3.2.3 collate_fn

3.3 多进程处理 (multi-process)

4 单进程

5 多进程

6 锁页内存 (Memory Pinning)

7 预取 (prefetch)

8 代码讲解

0 前言

本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。

理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。

迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，DataLoader 负责加载和批处理数据。

1 Dataset

Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。

Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。

Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。

2 Sampler

Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。

3 DataLoader

DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。

通过参数配置，如 batch_size、drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。

4 批处理

3.2.1 自动批处理（默认）

DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。

3.2.2 关闭自动批处理

关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。

3.2.3 collate_fn

collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。

5 多进程

多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。

6 单进程

单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。

7 锁页内存 (Memory Pinning)

Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。

8 代码讲解

通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。

Pytorch中的Dataset和DataLoader源码深入浅出

构建Pytorch中的数据管道是许多机器学习项目的关键步骤，尤其是当处理复杂的数据集时。本篇文章将深入浅出地解析Pytorch中的Dataset和DataLoader源码，旨在帮助你理解和构建高效的数据管道。

如果你在构建数据管道时遇到困扰，比如设计自定义的collate_fn函数不知从何入手，或者数据加载速度成为训练性能瓶颈时无法优化，那么这篇文章正是你所需要的。通过阅读本文，你将能够达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader源码的深入理解，并掌握构建数据管道的三种常见方式。

首先，我们来了解一下Pytorch中的Dataset和DataLoader的基本功能和工作原理。

Dataset是一个类似于列表的数据结构，具有确定的长度，并能通过索引获取数据集中的元素。而DataLoader则是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，能够以批量的形式加载数据，控制批量大小、元素的采样方法，并将批量结果整理成模型所需的输入形式。此外，DataLoader支持多进程读取数据，提升数据加载效率。

构建数据管道通常只需要实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法。对于复杂的数据集，可能还需要自定义DataLoader中的collate_fn函数来处理批量数据。

深入理解Dataset和DataLoader的原理有助于你构建更加高效的数据管道。获取一个批量数据的步骤包括确定数据集长度、抽样出指定数量的元素、根据元素下标获取数据集中的元素，以及整理结果为两个张量。在这一过程中，数据集的长度由Dataset的__len__方法确定，元素的抽样方法由DataLoader的sampler和batch_sampler参数控制，元素获取逻辑在Dataset的__getitem__方法中实现，批量结果整理则由DataLoader的collate_fn函数完成。

Dataset和DataLoader的源码提供了灵活的控制和优化机制，如调整batch大小、控制数据加载顺序、选择采样方法等。以下是一些常用的Dataset和DataLoader功能的实现方式：

使用Dataset创建数据集的方法有多种，包括基于Tensor创建数据集、根据目录创建数据集以及创建自定义数据集等。通过继承torch.utils.data.Dataset类，你可以轻松地创建自定义数据集。

DataLoader的函数签名较为简洁，主要参数包括dataset、batch_size、shuffle、num_workers、pin_memory和drop_last等。在构建数据管道时，只需合理配置这些参数即可。对于复杂结构的数据集，可能还需要自定义collate_fn函数来处理批量数据的特殊需求。

总的来说，通过深入理解Dataset和DataLoader的原理，你可以更高效地构建数据管道，优化数据加载流程，从而提升机器学习项目的训练效率和性能。无论是处理简单的数据集还是复杂的数据结构，遵循上述原则和方法，你都能够构建出高效且易于维护的数据管道。

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