pytorch DataLoaderj基本使用方法详解

目录

• 一、DataLoader理解
• 二、DataLoader基本使用方法
• 定义数据集
• 定义DataLoader
• 在训练过程中遍历DataLoader
• 使用DataLoader实现多GPU训练
• 三、常见问题与解决方案
• Out Of Memory Error
• DataLoader效率低
• 将数据集放入固态硬盘上，加快数据的读取速度。

一、DataLoader理解

在深度学习模型训练中，数据的预处理和读取是一个非常重要的问题。PyTorch作为深度学习框架之一，提供了DataLoader类来实现数据的批量读取、并行处理，从而方便高效地进行模型训练。

DataLoader是PyTorch提供的用于数据加载和批量处理的工具。通过将数据集分成多个BATch，将每个batch载入到内存中，并在训练过程中不断地挑选出新的batch更新模型参数，实现对整个数据集的迭代训练。同时，DataLoader还通过使用多线程来加速数据的读取和处理，降低了数据准备阶段的时间消耗。

在常规的深度学习训练中，数据都被保存在硬盘当中。然而，从硬盘中读入数十个甚至上百万个图片等数据会严重影响模型的训练效率，因此需要借助DataLoader等工具实现数据在内存间的传递。

二、DataLoader基本使用方法

DataLoader的基本使用方法可以总结为以下四个步骤：

定义数据集

首先需要定义数据集，这个数据集必须能够满足PyTorch Dataset的要求，具体而言就是包括在python内置库中的torch.utils.data.Dataset抽象类中定义了两个必须要实现的接口——__getitem__和 len。其中，__getitem__用于返回相应索引的数据元素，只有这样模型才能对其进行迭代训练；__len__返回数据集大小（即元素数量）。

常见的数据集有ImageFolder、CIFAR10、MNIST等。

以ImageFolder为例，在读入图像的过程中一般需要先对图片做预处理如裁剪、旋转、缩放等等，方便后续进行深度学习模型的训练。代码示例：

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torchvision.transforms import transforms
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
dataset = ImageFolder(root="path/to/dataset", transform=data_transforms)

定义DataLoader

定义完数据集之后，接下来需要使用DataLoader对其进行封装。DataLoader提供了多种参数，主要包括batch_size（每个批量包含的数据量）、shuffle（是否将数据打乱）和num_workers（多线程处理数据的工作进程数）等。同时，DataLoader还可以实现异步数据读取和不完整batch的处理，增加了数据的利用率。

代码示例：

from torch.utils.data import DataLoader
dataloader =  DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=2)

在训练过程中遍历DataLoader

在训练过程中需要遍历定义好的DataLoader，获得相应的batch数据来进行训练。

f开发者_JAVA入门or x_train, y_train in dataloader:
    output = model(x_train)
    loss = criterion(output, y_train)
    optimizer.zejsro_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

使用DataLoader实现多GPU训练

如果需要使用多个GPU加速模型训练，需要将每个batch数据划分到不同的GPU上。这可以通过PyTorch提供的torch.nn.DataParallel构造函数实现。需要注意的是如果采用该种方式只能对网络中的可训练部分求梯度。具体而言，在用户端调用进程与后台的数据处理进程之间，会存在难以并行化的预处理或图像解码等不可训练的操作，因此该方式无法充分利用计算资源。

代码示例：

import torjsch.nn as nn
import torch.optim aswww.devze.com optim
net = Model()
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("use", torch.cuda.device_count(), "GPUs")
    net = nn.DataParallel(net)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
for epoch in range(epochs):
    for inputs, targets inphp train_loader:
        inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

三、常见问题与解决方案

在使用DataLoader的过程中，有时可能会遇到一些常见问题。我们在下面提供一些解决方案以便读者知晓。

Out Of Memory Error

如果模型过大，运行时容易导致GPU内存不够，从而出现OOM（Out Of Memory）错误。解决方法是适当降低batch size或者修改模型结构，使其更加轻量化。

DataLoader效率低

为了避免Dataloader效率低下的问题，可以考虑以下几个优化策略：

将数据集放入固态硬盘上，加快数据的读取速度。

• 选用尽可能少的变换操作，如只进行随机截取和翻转等基本操作。
• 开启多进程来加速数据读取，可设置num_workers参数。
• 根据实际情况选择合适的批量大小，过大或过小都会产生额外开销。

PyTorch的DataLoader类为深度学习模型的训练提供了便捷的数据读取和处理方法，提高了运行时的效率。通过定义数据集和DatFuByBzUaLoader，并且在深度学习模型的训练中遍历DataLoader实现了数据的处理和迭代更新。

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