Pytorch中DataLoader的使用[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

前言

最近开始接触pytorch，从跑别人写好的代码开始，今天需要把输入数据根据每个batch的最长输入数据，填充到一样的长度（之前是将所有的数据直接填充到一样的长度再输入）。
刚开始是想偷懒，没有去认真了解输入的机制，结果一直报错…还是要认真学习呀！

加载数据

pytorch中加载数据的顺序是：
①创建一个dataset对象
②创建一个dataloader对象
③循环dataloader对象，将data,label拿到模型中去训练

dataset

你需要自己定义一个class，里面至少包含3个函数：
①__init__：传入数据，或者像下面一样直接在函数里加载数据
②__len__：返回这个数据集一共有多少个item
③__getitem__:返回一条训练数据，并将其转换成tensor

import torch
from torch.utils.data import Dataset
class Mydata(Dataset):
    def __init__(self):
        a = np.load("D:/Python/nlp/NRE/a.npy",allow_pickle=True)
        b = np.load("D:/Python/nlp/NRE/b.npy",allow_pickle=True)
        d = np.load("D:/Python/nlp/NRE/d.npy",allow_pickle=True)
        c = np.load("D:/Python/nlp/NRE/c.npy")
        self.x = list(zip(a,b,d,c))
    def __getitem__(self, idx):
        
        assert idx < len(self.x)
        return self.x[idx]
    def __len__(self):
        
        return len(self.x)

dataloader

参数：
dataset：传入的数据
shuffle = True:是否打乱数据
collate_fn：使用这个参数可以自己操作每个batch的数据

dataset = Mydata()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size = 2, shuffle=True,collate_fn = mycollate)

下面是将每个batch的数据填充到该batch的最大长度

def mycollate(data)：
a = []
b = []
c = []
d = []
max_len = len(data[0][0])
for i in data:
if len(i[0])>max_len:
max_len = len(i[0])
if len(i[1])>max_len:
max_len = len(i[1])
if len(i[2])>max_len:
max_len = len(i[2])
print(max_len)
# 填充
for i in data:
if len(i[0])<max_len:
i[0].extend([27] * (max_len-len(i[0])))
if len(i[1])<max_len:
i[1].extend([27] * (max_len-len(i[1])))
if len(i[2])<max_len:
i[2].extend([27] * (max_len-len(i[2])))  
a.append(i[0])
b.append(i[1])
d.append(i[2])
c.extend(i[3])
# 这里要自己转成tensor
a = torch.Tensor(a)
b = torch.Tensor(b)
c = torch.Tensor(c)
d = torch.Tensor(d)
data1 = [a,b,d,c]
print("data1",data1)
return data1

结果：

最后循环该dataloader ，拿到数据放入模型进行训练：

 for ii, data in enumerate(test_data_loader):
if opt.use_gpu: 
data = list(map(lambda x: torch.LongTensor(x.long()).cuda(), data)) 
else: 
data = list(map(lambda x: torch.LongTensor(x.long()), data))
out = model(data[:-1]) #数据data[:-1]
loss = F.cross_entropy(out, data[-1])# 最后一列是标签

写在最后：建议像我一样刚开始不太熟练的小伙伴，在处理数据输入的时候可以打印出来仔细查看。