在深度学习中训练模型都是小批量小批量地优化训练的，即每次都会从原数据集中取出一小批量进行训练，完成一次权重更新后，再从原数据集中取下一个小批量数据，然后再训练再更新。比如最常用的小批量随机梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent,MBGD)。

毕竟原数据集往往很大，不可能一次性的全部载入模型，只能一小批一小批地载入。训练完了就扔了，再加载下一小批。

在PyTorch的torch.utils.data包中定义了两个类Dataset和DataLoader，这两个类就是用来批量地加载数据的。

下面说一下其用法：

1、准备数据

在使用Dataset和DataLoader之前需要先准备好数据，这里随即构造了一段数据：

# 自己编造一个数据集
import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.rand(128,3)
data = pd.DataFrame(data, columns=['feature_1', 'feature_2', 'label'])

数据形式如下：

或者，如果你有数据，可以这样读取：

data = pd.read_csv('data/diabetes.csv')  # 'data/diabetes.csv' 是我的数据的路径

数据形式如下：

2、写一个简单的数据加载器

import numpy as np
import pandas as pd
import torch 
# utils是工具包
from torch.utils.data import Dataset  # Dataset是个抽象类，只能用于继承
from torch.utils.data import DataLoader # DataLoader需实例化，用于加载数据


class MyDataset(Dataset):   # 继承Dataset类
    def __init__(self, df): 
        # 把数据和标签拿出来
        self.x_data = df[['feature_1', 'feature_2']].values
        self.y_data = df[['label']].values

        # 数据集的长度
        self.length = len(self.y_data)
        
    # 下面两个魔术方法比较好写，直接照着这个格式写就行了 
    def __getitem__(self, index): # 参数index必写
        return self.x_data[index], self.y_data[index]
    
    def __len__(self): 
        return self.length # 只需返回数据集的长度即可

# 实例化
my_dataset = MyDataset(data) 
train_loader = DataLoader(dataset=my_dataset, # 要传递的数据集
                          batch_size=32, #一个小批量数据的大小是多少
                          shuffle=True, # 数据集顺序是否要打乱，一般是要的。测试数据集一般没必要
                          num_workers=0) # 需要几个进程来一次性读取这个小批量数据，默认0，一般用0就够了，多了有时会出一些底层错误。

3、如何使用数据加载器来训练模型？

类似于迭代器的使用

for epoch in range(100): 
	
	# ---------------主要看这两行代码------------------
    for i, data in enumerate(train_loader): 
        # 1. 数据准备
        inputs, labels = data 
    # ---------------主要看这两行代码------------------
        
        # 2. 前向传播 
        y_pred = model(inputs) 
        loss = criterion(y_pred, labels)
        # 3. 反向传播
        loss.backward() 
        # 4. 权重/模型更新 
        optimizer.step()
        # 5. 梯度清零
        optimizer.zero_grad() 

总结模板

模板如下：

class MyDataset(Dataset): 
    def __init__(self): 
        '''
        有两种写法：
        1、将全部数据都加载进内存里，适用于少量数据（上面那个例子就是全部加载）；
        2、当数据量或者标签量很大时，比如图片，就把这些数据或者标签放到文件或数据库里去，只需在此方法中初始化定义这些文件索引的列表即可。
        '''
        pass
    
    # 以下2个方法都是魔法方法
    def __getitem__(self, index): # 表示将来实例化这个对象后，它能支持下标（索引）操作，也就是能通过索引把里面的数据拿出来。
        pass
    def __len__(self):  # 返回数据集的长度
        pass
    
my_dataset = MyDataset() 
train_loader = DataLoader(dataset=my_dataset, # 传递数据集
                          batch_size=32, #一个小批量容量是多少
                          shuffle=True, # 数据集顺序是否要打乱，一般是要的。测试数据集一般没必要
                          num_workers=0) # 需要几个进程来一次性读取这个小批量数据