以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。
很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。

关注"Smarter"，加"星标"置顶

及时获取最优质的CV内容

自上而下理解三者关系

首先我们看一下DataLoader.__next__^[1]的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)。

class DataLoader(object): ...     def __next__(self):        if self.num_workers == 0:              indices = next(self.sample_iter)  # Sampler            batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) # Dataset            if self.pin_memory:                batch = _utils.pin_memory.pin_memory_batch(batch)            return batch

在阅读上面代码前，我们可以假设我们的数据是一组图像，每一张图像对应一个index，那么如果我们要读取数据就只需要对应的index即可，即上面代码中的indices，而选取index的方式有多种，有按顺序的，也有乱序的，所以这个工作需要Sampler完成，现在你不需要具体的细节，后面会介绍，你只需要知道DataLoader和Sampler在这里产生关系。

那么Dataset和DataLoader在什么时候产生关系呢？没错就是下面一行。我们已经拿到了indices，那么下一步我们只需要根据index对数据进行读取即可了。

再下面的if语句的作用简单理解就是，如果pin_memory=True,那么Pytorch会采取一系列操作把数据拷贝到GPU，总之就是为了加速。

综上可以知道DataLoader，Sampler和Dataset三者关系如下：

在阅读后文的过程中，你始终需要将上面的关系记在心里，这样能帮助你更好地理解。

Sampler

参数传递

要更加细致地理解Sampler原理，我们需要先阅读一下DataLoader 的源代码，如下：

class DataLoader(object):    def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,                 batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate,                 pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,                 worker_init_fn=None)

可以看到初始化参数里有两种sampler：sampler和batch_sampler，都默认为None。前者的作用是生成一系列的index，而batch_sampler则是将sampler生成的indices打包分组，得到一个又一个batch的index。例如下面示例中，BatchSampler将SequentialSampler生成的index按照指定的batch size分组。

>>>in : list(BatchSampler(SequentialSampler(range(10)), batch_size=3, drop_last=False))>>>out: [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

Pytorch中已经实现的Sampler有如下几种：

• SequentialSampler
• RandomSampler
• WeightedSampler
• SubsetRandomSampler

需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系，这个你可以通过阅读源码^[2]更深地理解，这里只做总结：

• 如果你自定义了batch_sampler,那么这些参数都必须使用默认值：batch_size, shuffle,sampler,drop_last.
• 如果你自定义了sampler，那么shuffle需要设置为False
• 如果sampler和batch_sampler都为None,那么batch_sampler使用Pytorch已经实现好的BatchSampler,而sampler分两种情况：
  • 若shuffle=True,则sampler=RandomSampler(dataset)
  • 若shuffle=False,则sampler=SequentialSampler(dataset)

如何自定义Sampler和BatchSampler？

仔细查看源代码其实可以发现，所有采样器其实都继承自同一个父类，即Sampler,其代码定义如下：

class Sampler(object):    r"""Base class for all Samplers.    Every Sampler subclass has to provide an :meth:`__iter__` method, providing a    way to iterate over indices of dataset elements, and a :meth:`__len__` method    that returns the length of the returned iterators.    .. note:: The :meth:`__len__` method isn't strictly required by              :class:`~torch.utils.data.DataLoader`, but is expected in any              calculation involving the length of a :class:`~torch.utils.data.DataLoader`.    """    def __init__(self, data_source):        pass    def __iter__(self):        raise NotImplementedError         def __len__(self):        return len(self.data_source)

所以你要做的就是定义好__iter__(self)函数，不过要注意的是该函数的返回值需要是可迭代的。例如SequentialSampler返回的是iter(range(len(self.data_source)))。

另外BatchSampler与其他Sampler的主要区别是它需要将Sampler作为参数进行打包，进而每次迭代返回以batch size为大小的index列表。也就是说在后面的读取数据过程中使用的都是batch sampler。

Dataset

Dataset定义方式如下：

class Dataset(object): def __init__(self):     ...         def __getitem__(self, index):       return ...      def __len__(self):      return ...

上面三个方法是最基本的，其中__getitem__是最主要的方法，它规定了如何读取数据。但是它又不同于一般的方法，因为它是python built-in方法，其主要作用是能让该类可以像list一样通过索引值对数据进行访问。假如你定义好了一个dataset，那么你可以直接通过dataset[0]来访问第一个数据。在此之前我一直没弄清楚__getitem__是什么作用，所以一直不知道该怎么进入到这个函数进行调试。现在如果你想对__getitem__方法进行调试，你可以写一个for循环遍历dataset来进行调试了，而不用构建dataloader等一大堆东西了，建议学会使用ipdb这个库，非常实用！！！以后有时间再写一篇ipdb的使用教程。另外，其实我们通过最前面的Dataloader的__next__函数可以看到DataLoader对数据的读取其实就是用了for循环来遍历数据,不用往上翻了，我直接复制了一遍，如下：

class DataLoader(object):     ...          def __next__(self):         if self.num_workers == 0:               indices = next(self.sample_iter)              batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices]) # this line             if self.pin_memory:                 batch = _utils.pin_memory.pin_memory_batch(batch)             return batch

我们仔细看可以发现，前面还有一个self.collate_fn方法，这个是干嘛用的呢?在介绍前我们需要知道每个参数的意义：

• indices: 表示每一个iteration，sampler返回的indices，即一个batch size大小的索引列表
• self.dataset[i]: 前面已经介绍了，这里就是对第i个数据进行读取操作，一般来说self.dataset[i]=(img, label)

看到这不难猜出collate_fn的作用就是将一个batch的数据进行合并操作。默认的collate_fn是将img和label分别合并成imgs和labels，所以如果你的__getitem__方法只是返回 img, label,那么你可以使用默认的collate_fn方法，但是如果你每次读取的数据有img, box, label等等，那么你就需要自定义collate_fn来将对应的数据合并成一个batch数据，这样方便后续的训练步骤。

微信公众号：AutoML机器学习MARSGGBO♥原创
如有意合作或学术讨论欢迎私戳联系~
邮箱:marsggbo@foxmail.com
2019-8-6

参考资料

[1]

DataLoader.next: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/0b868b19063645afed59d6d49aff1e43d1665b88/torch/utils/data/dataloader.py#L557-L563

[2]

源码: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/0b868b19063645afed59d6d49aff1e43d1665b88/torch/utils/data/dataloader.py#L157-L182

欢迎关注Smarter，喜欢的可以双击点赞在看~~