Dataloader取数据过程

1. 取出大小等同于batch size的index列表;
2. 将列表列表中的index输入到dataset的getitem()函数中，取出该index对应的数据;
3. 对每个index对应的数据进行堆叠, 就形成了一个batch的数据.（此时可使用collate_fn进行自定义处理）

https://mp.weixin.qq.com/s/Uc2LYM6tIOY8KyxB7aQrOw

这种过程大致等效于

使用

报错：默认collate_fn处理不同长度的数据

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset


class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, seqs):
        self.seqs = seqs

    def __getitem__(self, index):
        return self.seqs[index]

    def __len__(self):
        return len(self.seqs)


seqs = [torch.tensor([1, 2]), torch.tensor([3, 4, 5]), torch.tensor([6]), torch.tensor([7])]
batch_size = 2

# 创建数据集
dataset = MyDataset(seqs)

# 创建数据加载器
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size)

# 从数据加载器中取出一批数据
x = next(iter(dataloader))

print(x)

错误信息

RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [2] at entry 0 and [3] at entry 1

错误原因：堆叠时数据长度不一致

自定义collate_fn伪代码示例

重写collate-fn函数就是手动将抽取出的样本进行自定义堆叠处理，返回自定义格式。

编写方法：

def collate_fn(batch):
    # 补齐操作
    def padding(indice, max_length, pad_idx=0):
        pad_indice = [item + [pad_idx] * max(0, max_length - len(item)) for item in indice]
        return torch.tensor(pad_indice)

    data_batch = sort_batch_by_len(batch)

    x = data_batch['x']
    x_max_length = max([len(t) for t in x])
    x_padded = padding(x, x_max_length)
    x_len = torch.tensor(data_batch['x_len'])

    y = data_batch['y']
    y_max_length = max([len(t) for t in y])
    y_padded = padding(y, y_max_length)
    y_len = torch.tensor(data_batch['y_len'])

    OOV = data_batch['OOV']
    len_OOV = torch.tensor(data_batch['len_OOV'])

	return x_padded, y_padded, x_len, y_len, OOV, len_OOV

    

调用方法：

DataLoader(dataset=val_data,   # 原数据
			   batch_size=config.batch_size,
               shuffle=True,
               pin_memory=True,  
               drop_last=True,
               collate_fn=collate_fn)

心得：
刚用到了collate_fn，查阅了一下资料，对于collate_fn的理解或许有偏差，如果有偏差在后续学习中将继续补充修正。

当只有不断深入理解，才有一通百通的可能。

参考
https://pytorch.org/docs/stable/data.html#dataloader-collate-fn
https://blog.csdn.net/dong_liuqi/article/details/114521240