python - 为什么 DataLoader 返回与 batch_size 长度不同的列表
问题描述
我正在编写一个自定义的数据加载器,而返回的值让我感到困惑。
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.utils.data as data_utils
class TestDataset:
def __init__(self):
self.db = np.random.randn(20, 3, 60, 60)
def __getitem__(self, idx):
img = self.db[idx]
return img, img.shape[1:]
def __len__(self):
return self.db.shape[0]
if __name__ == '__main__':
test_dataset = TestDataset()
test_dataloader = data_utils.DataLoader(test_dataset,
batch_size=1,
num_workers=4,
shuffle=False, \
pin_memory=True
)
for i, (imgs, sizes) in enumerate(test_dataloader):
print(imgs.size()) # torch.Size([1, 3, 60, 60])
print(sizes) # [tensor([60]), tensor([60])]
break
为什么“sizes”返回一个长度为 2 的列表?我认为它应该是“torch.Size([1, 2])”,它表示图像的高度和宽度(1 batch_size)。
此外,返回列表的长度是否应该与batch_size相同?如果我想得到尺寸,我必须写“sizes = [sizes[0][0].item(), sizes[1][0].item()]”。这让我很困惑。
感谢您的时间。
解决方案
它是由 collate_fn 函数及其默认行为引起的。它的主要目的是简化批次制备过程。因此,您可以自定义更新此功能的批次制备过程。如文档 collate_fn 中所述,它会自动将 NumPy 数组和 Python 数值转换为 PyTorch 张量,并保留数据结构。所以它在你的情况下返回 [tensor([60]), tensor([60])]。在许多情况下,您返回带有标签的图像作为张量(而不是图像的大小)并前馈到神经网络。我不知道为什么您在枚举时返回图像大小,但您可以获得添加自定义 collate_fn 所需的内容:
def collate_fn(data):
imgs, lengths = data[0][0],data[0][1]
return torch.tensor(imgs), torch.tensor([lengths])
然后你应该将它设置为 DataLoader 的参数:
test_dataloader = DataLoader(test_dataset,
batch_size=1,
num_workers=4,
shuffle=False, \
pin_memory=True, collate_fn=collate_fn
)
然后你可以循环为:
for i, (imgs, sizes) in enumerate(test_dataloader):
print(imgs.size())
print(sizes)
print(sizes.size())
break
输出将是:
torch.Size([3, 60, 60])
tensor([[60, 60]])
torch.Size([1, 2])
毕竟,我想再补充一点,你不应该只在len函数中返回 self.db.shape[0]。在这种情况下,您的批量大小为 1,没关系;但是,当批次大小发生变化时,它不会返回 #batches 的真实值。您可以将您的课程更新为:
class TestDataset:
def __init__(self, batch_size=1):
self.db = np.random.randn(20, 3, 60, 60)
self._batch_size = batch_size
def __getitem__(self, idx):
img = self.db[idx]
return img, img.shape[1:]
def __len__(self):
return self.db.shape[0]/self._batch_size
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