2024年5月20日发(作者：)
Pytorch的DataLoader和Dataset以及TensorDataset
的源码分析和使用
首先，我们来看一下DataLoader的源码。DataLoader是一个能够提
供批量数据的迭代器，方便我们对数据进行批量处理。下面是
DataLoader类的简化源码：
```python
class DataLoader(object):
def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False):
t = dataset
_size = batch_size
e = shuffle
def __iter__(self):
if e:
#打乱数据
indices = rm(len(t))
else:
indices = (len(t))
# 根据batch size划分数据
for i in range(0, len(indices), _size):
yield t[indices[i:i+_size]]
def __len__(self):
return len(t) // _size
```
我们可以看到，DataLoader接受一个Dataset对象作为输入，以及
一个batch_size参数用于指定批量大小。shuffle参数用于控制是否打
乱数据。在迭代过程中，首先根据shuffle参数来打乱数据或者保持顺序。
然后，根据batch size将数据划分成多个批量，并使用yield关键字返
回每个批量。
接下来，我们来看一下Dataset的源码。Dataset是一个抽象类，用
于表示数据集。我们需要继承这个类并实现自己的数据集。下面是
Dataset类的简化源码：
```python
class Dataset(object):
def __getitem__(self, index):
raise NotImplementedError
def __len__(self):
raise NotImplementedError
```
我们可以看到，Dataset类提供了两个抽象方法：__getitem__和
__len__。__getitem__方法接受一个索引参数，用于获取数据集中指定索
引位置的数据样本。__len__方法返回数据集的大小。
最后，我们来看一下TensorDataset的源码。TensorDataset是
Dataset的一个子类，用于处理张量数据。下面是TensorDataset类的简
化源码：
```python
class TensorDataset(Dataset):
def __init__(self, *tensors):
assert all(tensors[0].size(0) == (0) for tensor
in tensors)
s = tensors
def __getitem__(self, index):
return tuple(tensor[index] for tensor in s)
def __len__(self):
return s[0].size(0)
```
我们可以看到，TensorDataset接受一组张量作为输入，并对这组张
量做一些检查以确保它们具有相同的第一维大小。之后，__getitem__方
法会返回这组张量中指定索引位置的数据样本，以元组的形式返回。
__len__方法返回张量的第一维大小。
现在，我们来看一下如何使用这些类来处理和加载数据。首先，我们
需要准备一个TensorDataset对象，将我们的数据张量传递给它：
```python
from import TensorDataset
#创建数据张量
x = ([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = ([0, 1, 0])
#创建数据集
dataset = TensorDataset(x, y)
```
然后，我们可以使用DataLoader来加载这个数据集，并指定批量大
小和是否打乱数据：
```python
from import DataLoader
#创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)
#打印每个批量的数据
for batch in dataloader:
print(batch)
```
在上面的代码中，我们创建了一个批量大小为2的DataLoader，并
将数据集传递给它。然后，我们使用for循环来迭代DataLoader，每次
迭代返回一个批量的数据。我们可以根据需要在循环中对每个批量进行处
理。
综上所述，Pytorch的DataLoader、Dataset和TensorDataset是用
于处理和加载训练数据的重要工具。DataLoader提供了一个方便的迭代
器来获取批量数据，Dataset是数据集的抽象表示，而TensorDataset是
用于处理张量数据的具体实现。通过合理地使用这些类，我们可以更加高
效地处理和加载训练数据。
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