问题
最近用pytorch做实验时，遇到加载大量数据的问题。实验数据大小在400Gb，而本身机器的memory只有256Gb，显然无法将数据一次全部load到memory。
解决方法
首先自定义一个MyDataset继承torch.utils.data.Dataset，然后将MyDataset的对象feed in torch.utils.data.DataLoader()即可。
MyDataset在__init__中声明一个文件对象，然后在__getitem__中缓慢读取数据，这样就不会一次把所有数据加载到内存中了。训练数据存放在train.txt中，每一行是一条数据记录。
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: # 获得训练数据的总行数 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__() # 自定义transform()对训练数据进行预处理 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只能设置为1。因为MyDataset初始化时只有一个文件对象，在dataloader时num_workers=1只用一个线程去操作文件对象读取数据。如果num_workers>1, 会出错，多个线程同时操作同一个文件对象，得到的数据并不是你想要的。
2、每一个epoch结束以后，需要重新声明train_dataset和training_data。因为一个epoch结束以后，文件对象已经指向文件末尾，下一个epoch取数据时，什么也得不到。
3、因为这里__getitem__()只是顺序的从文件中取出一行，而与index无关，那么在DataLoader时，即使参数shuffle指定为True，得到的数据依然是顺序的，即该方法无法shuffle数据。
补充：Pytorch加载自己的数据集(使用DataLoader读取Dataset)
1. 我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集
很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoader
Dataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。
DataLoader：被封装入DataLoaderIter里，实现该方法达到数据的划分。
2.Dataset
阅读源码后，我们可以指导，继承该方法必须实现两个方法：
_getitem_()
_len_()
因此，在实现过程中我们测试如下：
import torch
import numpy as np
# 定义GetLoader类，继承Dataset方法，并重写__getitem__()和__len__()方法
class GetLoader(torch.utils.data.Dataset):
# 初始化函数，得到数据
def __init__(self, data_root, data_label):
self.data = data_root
self.label = data_label
# index是根据batchsize划分数据后得到的索引，最后将data和对应的labels进行一起返回
def __getitem__(self, index):
data = self.data[index]
labels = self.label[index]
return data, labels
# 该函数返回数据大小长度，目的是DataLoader方便划分，如果不知道大小，DataLoader会一脸懵逼
def __len__(self):
return len(self.data)
# 随机生成数据，大小为10 * 20列
source_data = np.random.rand(10, 20)
# 随机生成标签，大小为10 * 1列
source_label = np.random.randint(0,2,(10, 1))
# 通过GetLoader将数据进行加载，返回Dataset对象，包含data和labels
torch_data = GetLoader(source_data, source_label)
3.DataLoader
提供对Dataset的操作，操作如下：
torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last，num_workers)
参数含义如下：
dataset： 加载torch.utils.data.Dataset对象数据
batch_size： 每个batch的大小
shuffle：是否对数据进行打乱
drop_last：是否对无法整除的最后一个datasize进行丢弃
num_workers：表示加载的时候子进程数
因此，在实现过程中我们测试如下（紧跟上述用例）：
from torch.utils.data import DataLoader # 读取数据 datas = DataLoader(torch_data, batch_size=6, shuffle=True, drop_last=False, num_workers=2)
此时，我们的数据已经加载完毕了，只需要在训练过程中使用即可。
4.查看数据
我们可以通过迭代器（enumerate）进行输出数据，测试如下：
for i, data in enumerate(datas):
# i表示第几个batch， data表示该batch对应的数据，包含data和对应的labels
print("第 {} 个Batch
{}".format(i, data))
输出结果如下图：
结果说明：由于数据的是10个，batchsize大小为6，且drop_last=False，因此第一个大小为6，第二个为4。每一个batch中包含data和对应的labels。
当我们想取出data和对应的labels时候，只需要用下表就可以啦，测试如下：
# 表示输出数据 print(data[0]) # 表示输出标签 print(data[1])
结果如图：
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011550545/article/details/87842760
