問題
最近用pytorch做實驗時，遇到加載大量數(shù)據(jù)的問題。實驗數(shù)據(jù)大小在400Gb，而本身機(jī)器的memory只有256Gb，顯然無法將數(shù)據(jù)一次全部load到memory。
解決方法
首先自定義一個MyDataset繼承torch.utils.data.Dataset，然后將MyDataset的對象feed in torch.utils.data.DataLoader()即可。
MyDataset在__init__中聲明一個文件對象，然后在__getitem__中緩慢讀取數(shù)據(jù)，這樣就不會一次把所有數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中了。訓(xùn)練數(shù)據(jù)存放在train.txt中，每一行是一條數(shù)據(jù)記錄。
import torch.utils.data as Data
from tqdm import tqdm
class MyDataset(Data.Dataset):
def __init__(self,filepath):
number = 0
with open(filepath,"r") as f:
# 獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)的總行數(shù)
for _ in tqdm(f,desc="load training dataset"):
number+=1
self.number = number
self.fopen = open(filepath,'r')
def __len__(self):
return self.number
def __getitem__(self,index):
line = self.fopen.__next__()
# 自定義transform()對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理
data = transform(line)
return data
train_dataset = MyDataset(filepath = "train.txt")
training_data = Data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=32,num_workers=1)
注意
1、num_workers只能設(shè)置為1。因為MyDataset初始化時只有一個文件對象，在dataloader時num_workers=1只用一個線程去操作文件對象讀取數(shù)據(jù)。如果num_workers>1, 會出錯，多個線程同時操作同一個文件對象，得到的數(shù)據(jù)并不是你想要的。
2、每一個epoch結(jié)束以后，需要重新聲明train_dataset和training_data。因為一個epoch結(jié)束以后，文件對象已經(jīng)指向文件末尾，下一個epoch取數(shù)據(jù)時，什么也得不到。
3、因為這里__getitem__()只是順序的從文件中取出一行，而與index無關(guān)，那么在DataLoader時，即使參數(shù)shuffle指定為True，得到的數(shù)據(jù)依然是順序的，即該方法無法shuffle數(shù)據(jù)。
補(bǔ)充：Pytorch加載自己的數(shù)據(jù)集(使用DataLoader讀取Dataset)
1. 我們經(jīng)?？梢钥吹絇ytorch加載數(shù)據(jù)集會用到官方整理好的數(shù)據(jù)集
很多時候我們需要加載自己的數(shù)據(jù)集，這時候我們需要使用Dataset和DataLoader
Dataset：是被封裝進(jìn)DataLoader里，實現(xiàn)該方法封裝自己的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽。
DataLoader：被封裝入DataLoaderIter里，實現(xiàn)該方法達(dá)到數(shù)據(jù)的劃分。
2.Dataset
閱讀源碼后，我們可以指導(dǎo)，繼承該方法必須實現(xiàn)兩個方法：
_getitem_()
_len_()
因此，在實現(xiàn)過程中我們測試如下：
import torch
import numpy as np
# 定義GetLoader類，繼承Dataset方法，并重寫__getitem__()和__len__()方法
class GetLoader(torch.utils.data.Dataset):
# 初始化函數(shù)，得到數(shù)據(jù)
def __init__(self, data_root, data_label):
self.data = data_root
self.label = data_label
# index是根據(jù)batchsize劃分?jǐn)?shù)據(jù)后得到的索引，最后將data和對應(yīng)的labels進(jìn)行一起返回
def __getitem__(self, index):
data = self.data[index]
labels = self.label[index]
return data, labels
# 該函數(shù)返回數(shù)據(jù)大小長度，目的是DataLoader方便劃分，如果不知道大小，DataLoader會一臉懵逼
def __len__(self):
return len(self.data)
# 隨機(jī)生成數(shù)據(jù)，大小為10 * 20列
source_data = np.random.rand(10, 20)
# 隨機(jī)生成標(biāo)簽，大小為10 * 1列
source_label = np.random.randint(0,2,(10, 1))
# 通過GetLoader將數(shù)據(jù)進(jìn)行加載，返回Dataset對象，包含data和labels
torch_data = GetLoader(source_data, source_label)
3.DataLoader
提供對Dataset的操作，操作如下：
torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last，num_workers)
參數(shù)含義如下：
dataset： 加載torch.utils.data.Dataset對象數(shù)據(jù)
batch_size： 每個batch的大小
shuffle：是否對數(shù)據(jù)進(jìn)行打亂
drop_last：是否對無法整除的最后一個datasize進(jìn)行丟棄
num_workers：表示加載的時候子進(jìn)程數(shù)
因此，在實現(xiàn)過程中我們測試如下（緊跟上述用例）：
from torch.utils.data import DataLoader
# 讀取數(shù)據(jù)
datas = DataLoader(torch_data, batch_size=6, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=2)
此時，我們的數(shù)據(jù)已經(jīng)加載完畢了，只需要在訓(xùn)練過程中使用即可。
4.查看數(shù)據(jù)
我們可以通過迭代器（enumerate）進(jìn)行輸出數(shù)據(jù)，測試如下：
for i, data in enumerate(datas):
# i表示第幾個batch， data表示該batch對應(yīng)的數(shù)據(jù)，包含data和對應(yīng)的labels
print("第 {} 個Batch \n{}".format(i, data))
輸出結(jié)果如下圖：
結(jié)果說明：由于數(shù)據(jù)的是10個，batchsize大小為6，且drop_last=False，因此第一個大小為6，第二個為4。每一個batch中包含data和對應(yīng)的labels。
當(dāng)我們想取出data和對應(yīng)的labels時候，只需要用下表就可以啦，測試如下：
# 表示輸出數(shù)據(jù)
print(data[0])
# 表示輸出標(biāo)簽
print(data[1])
結(jié)果如圖：
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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