Pytorch划分数据集的方法

2024年4月8日 162次阅读来源: pytorch

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数，觉得超级方便。但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能，之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的，但是搜出来还是没有我想要的。结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset。我的天，为什么超级开心hhhh。终于不用每次都手动划分数据集了。

torch.utils.data

Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见：https://pytorch.org/docs/master/data.html#torch.utils.data.SubsetRandomSampler

torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类：

class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类，所有其他类的数据集类都应该是它的子类。而且其子类必须重载两个重要的函数：len(提供数据集的大小）、getitem(支持整数索引)。
class torch.utils.data.TensorDataset: 封装成tensor的数据集，每一个样本都通过索引张量来获得。
class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。
class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 获取指定一个索引序列对应的子数据集。
class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None): 数据加载器。组合了一个数据集和采样器，并提供关于数据的迭代器。
torch.utils.data.random_split(dataset, lengths): 按照给定的长度将数据集划分成没有重叠的新数据集组合。
class torch.utils.data.Sampler(data_source):所有采样的器的基类。每个采样器子类都需要提供 iter 方-法以方便迭代器进行索引和一个 len方法以方便返回迭代器的长度。
class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source):顺序采样样本，始终按照同一个顺序。
class torch.utils.data.RandomSampler(data_source):无放回地随机采样样本元素。
class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices)：无放回地按照给定的索引列表采样样本元素。
class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True): 按照给定的概率来采样样本。
class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last): 在一个batch中封装一个其他的采样器。
class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None):采样器可以约束数据加载进数据集的子集。

示例

下面Pytorch提供的划分数据集的方法以示例的方式给出：

SubsetRandomSampler

...

dataset = MyCustomDataset(my_path)
batch_size = 16
validation_split = .2
shuffle_dataset = True
random_seed= 42

# Creating data indices for training and validation splits:
dataset_size = len(dataset)
indices = list(range(dataset_size))
split = int(np.floor(validation_split * dataset_size))
if shuffle_dataset :
    np.random.seed(random_seed)
    np.random.shuffle(indices)
train_indices, val_indices = indices[split:], indices[:split]

# Creating PT data samplers and loaders:
train_sampler = SubsetRandomSampler(train_indices)
valid_sampler = SubsetRandomSampler(val_indices)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, 
                                           sampler=train_sampler)
validation_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size,
                                                sampler=valid_sampler)

# Usage Example:
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    # Train:   
    for batch_index, (faces, labels) in enumerate(train_loader):
        # ...

random_split

...

train_size = int(0.8 * len(full_dataset))
test_size = len(full_dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(full_dataset, [train_size, test_size])

参考：

    原文作者：pytorch
    原文地址: https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10496696.html
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