PyTorch 中的 torch.utils.data 解析(推荐)
目录
- PyTorch 中的 torch.utils.data 解析
- 概述
- 数据集
- 数据加载顺序
- 手动定义 sampler
- 使用内置 sampler
- 数据的 BATching
- 使用 batch sampler
- 修改 collate_fn
- 扩展：PyTorch torch.utils.data.Dataset 介绍与实战案例
- 一、前言
- 二、torch.utils.data.Dataset 是什么
- 1. 干什么用的？
- 2. 长什么样子？
- 三、通过继承 torch.utils.data.Dataset 定义自己的数据集类
- 四、为什么要定义自己的数据集类？
- 五、实战：torch.utils.data.Dataset + Dataloader 实现数据集读取和迭代
- 实例 1
- 实例 2：进阶
- 参考链接
PyTorch 中的 torch.utils.data 解析
PyTorch 中的 torch.utils.data 解析
在 PyTorch 中，提供了一个处理数据集的工具包 torch.utils.data。这里来简单介绍这个包的结构。以下内容翻译和整理自 PyTorch 官方文档。
概述
PyTorch 数据集处理包 torch.utils.data 的核心是 DataLoader 类。该类的构造函数签名为
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,
worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2,
persistent_workers=False)
它构造一个 可迭代对象 loader，代表经过 “加工” 后的数据集。所谓的 “加工” 过程，是由构造函数参数表指定的，它包括：
- 设置数据的加载顺序（通过修改
shuffle或sampler参数） - 对数据进行 batching 处理（通过修改
batch_size，batch_sampler，collate_fn及drop_last参数） - 实现 multi-process loading，memory pinning 等（此处不涉及）
一旦构造了 DataLoader 对象 loader，就可以用
for data in loader:
# data 是数据集中的一组数据，且已转换成 Tensor
来加载数据。缺省情况下，PyTorch 会对数据进行 auto-batching，此时 data 对应一个 batch 的数据。
可以将 loader 理解成一个 生成器，其定义按情况可分为：（出现一些概念之后都会解释）
## 启用 auto-batching
# 对 map-style 数据集
for indices in batch_sampler:
yield collate_fn([dataset[i] for i in indices])
# 对 iterable-style 数据集
dataset_iter = iter(dataset)
for indices in batch_sampler:
yield collate_fn([next(dataset_iter) for _ in indices])
## 不启用 auto-batching (设置 batch_size=None 和 batch_sampler=None)
# 对 map-style 数据集
for index in sampler:BpWGhpt
yield collate_fn(dataset[index])
# 对 iterable-style 数据集
for data in iter(dataset):
yield collate_fn(data)
数据集
DataLoader 构造函数中的必需参数 dataset 代表一个数据集。数据集主要分为两种：
- map-style 数据集：它是
torch.utils.data.Dataset的子类，重载了__getitem__和__len__运算符，可以随机访问数据集中的数据 - iterable-style 数据集：它是
torch.utils.data.IterableDataset的子类，是可迭代对象
数据加载顺序
手动定义 sampler
可以通过指定 sampler 参数来手动设置加载顺序。一个 sampler 是可迭代对象，其迭代的每一个值表示下一个待加载数据的 key/index。它应当实例化泛型类 torch.utils.data.Sampler[int] 的一个子类，并且重载 __iter__ 和 __len__ 函数，具体地讲：
构造函数 __init__(self, data_source, *args) 必须提供一个重载了 __len__ 的数据集 data_source 作为参数__iter__ 返回一个整型迭代器，其每迭代一次的返回值为下一个待加载数据的 key/index__len__ 返回要加载的数据总数
但是要注意，只有 map-style 数据集才可定义 sampler，因为 iterable-style 不一定支持随机访问。
使用内置 sampler
在模块 torch.utils.data.sampler 中定义了一些内置的 sampler，通常来说已经够用了。在缺省 sampler 参数的情况下，如果指定参数 shuffle=False 将使用 SequentialSampler，即按顺序加载整个数据集；如果指定 shuffle=True 则使用 RandomSampler，即随机打乱数据后加载整个数据集。但是注意，不允许同时指定 sampler 参数和 shuffle 参数。
另外一些 sampler 可以参见模块源代码。
数据的 batching
在训练神经网络的时候经常需要将数据分成 mini-batch。PyTorch 本身提供了 auto-batching 的功能，也可以通过修改参数 batch_size，batch_sampler，drop_last 及 collate_fn 进行自定义 batching。
使用 batch sampler
在定义了 batching 后，PyTorch 会一次性输入多个（数量为 batch_size）数据。这时候需使用 batch sampler 来取代普通的 sampler。
通过指定 batch_sampler 参数，可以手动实现想要的 batch sampler。一个 batch_sampler 是 torch.utils.data.BatchSampler 的实例。在 PyTorch 源代码中，该类继承了 Sampler[List[int]]，并且封装了一个 sampler。
- 构造函数签名为
__init__(self, sampler, batch_size: int, drop_last: bool)，其中sampler是一个可迭代对象，代表被封装的 samplerbatch_size代表每个 batch 的数据量drop_last表示要不要把最后一个不足batch_size的 batch 丢掉
__iter__返回一个迭代器，它每迭代一次，返回一个List[int]，表示下一个 batch 的 key/index 列表__len__返回 batch 总数
请注意，
- 如果自定义了
batch_sampler，那么不能再指定sampler，shuffle，batch_size和drop_last参数 - 如果没有指定
batch_sampler参数，但batch_size不为None，则DataLoader构造函数自动使用自定义的sampler或由shuffle指定的内置 sampler，以及batch_size和drop_last参数封装 batch sampler - 如果既没有指定
batch_sampler参数，又设置batch_size为None，则禁用 auto-batching，每加载一次输出的是单个数据。
修改 collate_fn
参数 collate_fn 指定如何对每一 batch 的数据做预处理。在模块 torch.utils.data._utils 中，定义了两个默认的 collate_fn：
default_convert：如果禁用 auto-batching，则用该函数将每个数据预处理为torch.Tensordefault_collate：如果启用 auto-batching，则用该函数将每个 batch 预处理为torch.Tensor
扩展：PyTorch torch.utils.data.Dataset 介绍与实战案例
一、前言
训练模型一般都是先处理 数据的输入问题 和 预处理问题 。Pytorch提供了几个有用的工具：torch.utils.data.Dataset 类和 torch.utils.data.DataLoader 类 。
流程是先把原始数据转变成 torch.utils.data.Dataset 类，随后再把得到的 torch.utils.data.Dataset 类当作一个参数传递给 torch.utils.data.DataLoader 类，得到一个数据加载器，这个数据加载器每次可以返回一个 Batch 的数据供模型训练使用。
在 pytorch 中，提供了一种十分方便的数据读取机制，即使用 torch.utils.data.Dataset 与 Dataloader 组合得到数据迭代器。在每次训练时，利用这个迭代器输出每一个 batch 数据，并能在输出时对数据进行相应的预处理或数据增广操作。
本文我们主要介绍对 torch.utils.data.Dataset 的理解，对 Dataloader 的介绍请参考我的另一篇文章：【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 简单介绍与使用
在本文的最后将给出 torch.utils.data.Dataset 与 Dataloader 结合使用处理数据的实战代码。
二、torch.utils.data.Dataset 是什么
1. 干什么用的？
- pytorch 提供了一个数据读取的方法，其由两个类构成：torch.utils.data.Dataset 和 DataLoader。
- 如果我们要自定义自己读取数据的方法，就需要继承类 torch.utils.data.Dataset ，并将其封装到DataLoader 中。
- torch.utils.data.Dataset 是一个 类 Dataset 。通过重写定义在该类上的方法，我们可以实现多种数据读取及数据预处理方式。
2. 长什么样子？
torch.utils.data.Dataset 的源码：
class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets should subclass it. All subclasses should override
``__len__``, that provides the size of the dataset, and ``__getitem__``,
supporting integer indexing in range from 0 to len(self) exclusive.
"""
def __getitem__(self, index):
raise NotImplementedError
def __len__(self):
raise NotImplementedError
def __add__(self, other):
return ConcatDataset([self, other])
注释翻译：
表示一个数据集的抽象类。
所有其他数据集都应该对其进行子类化。 所有子类都应该重写提供数据集大小的 __len__ 和 __getitem__ ，支持从 0 到 len(self) 独占的整数索引。
理解：
就是说，Dataset 是一个 数据集 抽象类，它是其他所有数据集类的父类（所有其他数据集类都应该继承它），继承时需要重写方法 __len__ 和 __getitem__ ， __len__ 是提供数据集大小的方法， __getitem__ 是可以通过索引号找到数据的方法。
三、通过继承 torch.utils.data.Dataset 定义自己的数据集类
torch.utils.data.Dataset 是代表自定义数据集的抽象类，我们可以定义自己的数据类抽象这个类，只需要重写__len__和__getitem__这两个方法就可以。
要自定义自己的 Dataset 类，至少要重载两个方法：__len__, __getitem__
- __len__返回的是数据集的大小
- __getitem__实现索引数据集中的某一个数据
下面将简单实现一个返回 torch.Tensor 类型的数据集：
from torch.utils.data import Dataset
import torch
class TensorDataset(Dataset):
# TensorDataset继承Dataset, 重载了__init__, __getitem__, __len__
# 实现将一组Tensor数据对封装成Tensor数据集
# 能够通过index得到数据集的数据，能够通过len，得到数据集大小
def __init__(self, data_tensor, target_tensor):
self.data_tensor = data_tensor
self.target_tensor = target_tensor
def __getitem__(self, index):
return self.data_tensor[index], self.target_tensor[index]
def __len__(self):
return self.data_tensor.size(0) # size(0) 返回当前张量维数的第一维
# 生成数据
data_tensor = torch.randn(4, 3) # 4 行 3 列，服从正态分布的张量
print(data_tensor)
target_tensor = torch.rand(4) # 4 个元素，服从均匀分布的张量
print(target_tensor)
# 将数据封装成 Dataset （用 TensorDataset 类）
tensor_dataset = TensorDataset(data_tensor, target_tensor)
# 可使用索引调用数据
print('tensor_data[0]: ', tensor_dataset[0])
# 可返回数据len
print('len os tensor_dataset: ', len(tensor_dataset))
输出结果：
tensor([[ 0.8618, 0.4644, -0.5929],
[ 0.9566, -0.9067, 1.5781], [ 0.3943, -0.7775, 2.0366], [-1.2570, -0.3859, -0.3542]])tensor([0.1363, 0.6545, 0.4345, 0.9928])tensor_data[0]: (tensor([ 0.8618, 0.4644, -0.5929]), tensor(0.1363))len os tensor_dataset: 4
四、为什么要定义自己的数据集类？
因为我们可以通过定义自己的数据集类并重写该类上的方法 实现多种多样的（自定义的）数据读取方式。
比如，我们重写 __init__ 实现用 pd.read_csv 读取 csv 文件：
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd # 这个包用来读取CSV数据
# 继承Dataset，定义自己的数据集类 mydataset
class mydataset(Dataset):
def __init__(self, csv_file): # self 参数必须，其他参数及其形式随程序需要而不同，比如(self,*inputs)
self.csv_data = pd.read_csv(csv_file)
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = self.csv_data.values[idx]
return data
data = mydataset('spambase.csv')
print(data[3])
print(len(data))
输出结果：
[0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 6.300e-01 0.000e+00 3.100e-01
6.300e-01 3.100e-01 6.300e-01 3.100e-01 3.100e-01 3.100e-01 0.000e+00 0.000e+00 3.100e-01 0.000e+00 0.000e+00 3.180e+00 0.000e+00 3.100e-01 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 1.370e-01 0.000e+00 1.370e-01 0.000e+00 0.000e+00 3.537e+00 4.000e+01 1.910e+02 1.000e+00]4601
要点：
- 自己定义的 dataset 类需要继承 Dataset。
- 需要实现必要的魔法方法:
在 __init__ 方法里面进行 读取数据文件 。
__getitem__ 方法里支持通过下标访问数据。在 __len__ 方法里返回自定义数据集的大小，方便后期遍历。
五、实战：torch.utils.data.Dataset + Dataloader 实现数据集读取和迭代
实例 1
数据集 spambase.csv 用的是 UCI 机器学习存储库里的垃圾邮件数据集，它一条数据有57个特征和1个标签。
import torch.utils.data as Data
import pandas as pd # 这个包用来读取CSV数据
import torch
# 继承Dataset，定义自己的数据集类 mydataset
class mydataset(Data.Dataset):
def __init__(self, csv_file): # self 参数必须，其他参数及其形式随程序需要而不同，比如(self,*inputs)
data_csv = pd.DataFrame(pd.read_csv(csv_file)) # 读数据
self.csv_data = data_csv.drop(axis=1, columns='58', inplace=False) # 删除最后一列标签
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = self.csv_data.values[idx]
return data
data = mydataset('spambase.csv')
x = torch.tensor(data[:5]) # 前五个数据
y = torch.tensor([1, 1, 1, 1, 1]) # 标签
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y) # 对给定的 tensor 数据，将他们包装成 dataset
ljsoader = Data.DataLoader(
# 从数据库中每次抽出batch size个样本
dataset = torch_dataset, # torch TensorDataset format
batch_size = 2, # mini batch size
shuffle=True, # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
num_workers=2, # 多线程来读数据
)
def show_batch():
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))
show_batch()
输出结果：
steop:0, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.3000e-01, 0.0000e+00,
3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 3.1000e-01, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.1800e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.3500e-01, 0.0000e+00, 1.3500e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.5370e+00, 4.0000e+01, 1.9100e+02],编程客栈 [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.3000e-01, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 6.3000e-01, 3.1000e-01, 3.1000e-01, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.1800e+00, 0.0000e+00, 3.1000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.3700e-01, 0.0000e+00, 1.3700e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.5370e+00, 4.0000e+01, 1.9100e+02]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1, 1])steop:1, batch_x:tensor([[2.1000e-01, 2.8000e-01, 5.0000e-01, 0.0000e+00, 1.4000e-01, 2.8000e-01, 2.1000e-01, 7.0000e-02, 0.0000e+00, 9.4000e-01, 2.1000e-01, 7.9000e-01, 6.5000e-01, 2.1000e-01, 1.4000e-01, 1.4000e-01, 7.0000e-02, 2.8000e-01, 3.4700e+00, 0.0000e+00, 1.5900e+00, 0.0000e+00, 4.3000e-01, 4.3000e-01, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 7.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.3200e-01, 0.0000e+00, 3.7200e-01, 1.8000e-01, 4.8000e-02, 5.1140e+00, 1.0100e+02, 1.0280e+03], [6.0000e-02, 0.0000e+00, 7.1000e-01, 0.0000e+00, 1.2300e+00, 1.9000e-01, 1.9000e-01, 1.2000e-01, 6.4000e-01, 2.5000e-01, 3.8000e-01, 4.5000e-01, 1.2000e-01, 0.0000e+00, 1.7500e+00, 6.0000e-02, 6.0000e-02, 1.0300e+00, 1.3600e+00, 3.2000e-01, 5.1000e-01, 0.0000e+00, 1.1600e+00, 6.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 6.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.2000e-01, 0.0000e+00, 6.0000e-02, 6.0000e-02, 0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.0000e-02, 1.4300e-01, 0.0000e+00, 2.7600e-01, 1.8400e-01, 1.0000e-02, 9.8210e+00, 4.8500e+02, 2.2590e+03]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1, 1])steop:2, batch_x:tensor([[ 0.0000, 0.6400, 0.6400, 0.0000, 0.3200, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.6400, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.3200, 0.0000, 1.2900, 1.9300, 0.0000, 0.9600, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.7780, 0.0000, 0.0000, 3.7560, 61.0000, 278.0000]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([1])
一共 5 条数据，batch_size 设为 2 ，则数据被分为三组，每组的数据量为：2，2，1。
实例 2：进阶
import torch.utils.data as Data
import pandas as pd # 这个包用来读取CSV数据
import numpy as np
# 继承Dataset，定义自己的数据集类 mydataset
class mydataset(Data.Dataset):
def __init__(self, csv_file): # self 参数必须，其他参数及其形式随程序需要而不同，比如(self,*inputs)
# 读取数据
frame = pd.DataFrame(pd.read_csv('spambase.csv'))
spam = frame[frame['58'] == 1]
ham = frame[frame['58'] == 0]
SpamNew = spam.drop(axis=1, columns='58', inplace=False) # 删除第58列,inplace=False不改变原数据，返回一个新dataframe
HamNew = ham.drop(axis=1, columns='58', inplace=False)
# 数据
self.csv_data = np.vstack([np.array(SpamNew), np.array(HamNew)]) # 将两个N维数组进行连接，形成X
# 标签
self.Label = np.array([1] * len(spam) + [0] * len(ham)) # 形成标签值列表y
def __len__(self):
return len(self.csv_data)
def __getitem__(self, idx):
data = 编程self.csv_data[idx]
label = self.Label[idx]
return data, label
data = mydataset('spambase.csv')
print(len(data))
loader = Data.DataLoader(
# 从数据库中每次抽出batch size个样本
dataset = data, # torch TensorDataset format
batch_size = 460, # mini batch size
shuffle=True, # 要不要打乱数据 (打乱比较好)
num_workers=2, # 多线程来读数据
)
def show_batch():
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))
show_batch()
输出结果：
4601
steop:0, batch_x:tensor([[0.0000e+00, 2.4600e+00, 0.0000e+00, ..., 2.1420e+00, 1.0000e+01, 7.5000e+01], [0.0000e+00, 0.0000e+00, 1.6000e+00, ..., 2.0650e+00, 1.2000e+01, 9.5000e+01], [0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.6000e-01, ..., 3.7220e+00, 2.0000e+01, 2.6800e+02], ..., [7.7000e-01, 3.8000e-01, 7.7000e-01, ..., 1.4619e+01, 5.2500e+02, 9.2100e+02], [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, ..., 1.0000e+00, 1.0000e+00, 5.0000e+00], [4.0000e-01, 1.8000e-01, 3.2000e-01, ..., 3.3050e+00, 1.8100e+02, 1.6130e+03]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 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1.0000e+00, 1.0000e+00, 2.0000e+00], [4.9000e-01, 0.0000e+00, 7.4000e-01, ..., 3.9750e+00, 4.7000e+01, 4.8500e+02], [0.0000e+00, 0.0000e+00, 7.1000e-01, ..., 4.0220e+00, 9.7000e+01, 5.4300e+02], ..., [0.0000e+00, 1.4000e-01, 1.4000e-01, ..., 5.3310e+00, 8.0000e+01, 1.0290e+03], [0.0000e+00, 0.0000e+00, 3.6000e-01, ..., 3.1760e+00, 5.1000e+01, 2.7000e+02], [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00, ..., 1.1660e+00, 2.0000e+00, 7.0000e+00]], dtype=torch.float64), batch_y:tensor([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 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一共 4601 条数据，按 batch_size = 460 来分：能划分为 11 组，前 10 组的数据量为 460，最后一组的数据量为 1 。
参考链接
- torch.Tensor.size()方法的使用举例
- Pytorch笔记05-自定义数据读取方式orch.utils.data.Dataset与Dataloader
- pytorch 可训练数据集创建（torch.utils.data）
- Pytorch的第一步：(1) Dataset类的使用
- pytorch中的torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader
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