Pytorch 2.5 ：Dataset & Dataloader

导言

• 数据集与数据加载器：学习如何使用torch.utils.data.Dataset和DataLoader来加载和处理数据。
• 数据预处理：介绍常用的数据预处理方法，如归一化、数据增强等。

数据读取整体流程

🔑 DataLoader 数据读取的执行流程

当你写：

for batch in DataLoader(dataset, ...):
    ...

底层其实发生了这些步骤：

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1. 初始化 DataLoader

• 传入 dataset（必须实现 __len__ 和 __getitem__）
• 传入采样方式：sampler 或 batch_sampler
• 传入组装方式：collate_fn
• 传入并行方式：num_workers

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2. 开始迭代（调用 next）

当 Python 执行 next(dataloader_iter) 时：

1. batch_sampler 提供索引

   • batch_sampler 会决定一个 batch 要哪些样本。

   • 如果你没传，默认逻辑是：

     • 用 sampler 生成单个索引（默认是 range(len(dataset)) 或 RandomSampler）
     • 再用 batch_size 把索引打包成 batch。

   🔎 举例：

   batch_sampler -> [ [0,1,2,3], [4,5,6,7], ... ]

   

2. dataset.getitem 取出样本

   • DataLoader 会根据 batch_sampler 给的索引列表 [0,1,2,3]
   • 调用 dataset.__getitem__(i)
   • 得到一个个样本。

   🔎 举例：

   dataset[0] -> ("hello", 0)
   dataset[1] -> ("world", 1)
   ...

3. collate_fn 组装 batch

   • 把 [dataset[i] for i in indices] 的结果打包在一起。
   • 默认行为是堆叠成张量（如果能堆叠），否则打包成 list。
   • 如果你定义了 collate_fn，就在这里生效。

   🔎 举例：

   collate_fn([("hello", 0), ("world", 1)]) 
   -> (tensor([[hello_ids], [world_ids]]), tensor([0,1]))

4. 返回 batch

   • next(dataloader_iter) 返回一个批次的数据（通常是张量或元组），交给训练循环。

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3. dataset.len 的作用

• 在 sampler 初始化时会用到：

  • 比如 RandomSampler(dataset) 需要知道 len(dataset) 来决定总共多少个 index。

• 所以 __len__ 是必须实现的，除非你用的是 IterableDataset（流式数据）。

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🔎 用一个小 demo 验证

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.data = ["a", "b", "c", "d", "e"]
    
    def __len__(self):
        print(">>> __len__ called")
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        print(f">>> __getitem__({idx}) called")
        return self.data[idx]

def my_collate(batch):
    print(f">>> collate_fn called with: {batch}")
    return "-".join(batch)

loader = DataLoader(MyDataset(), batch_size=2, collate_fn=my_collate, shuffle=False)

for batch in loader:
    print(f"Got batch: {batch}")

输出（核心流程你能清晰看到）：

>>> __len__ called   # 初始化 sampler 时
>>> __getitem__(0) called
>>> __getitem__(1) called
>>> collate_fn called with: ['a', 'b']
Got batch: a-b

>>> __getitem__(2) called
>>> __getitem__(3) called
>>> collate_fn called with: ['c', 'd']
Got batch: c-d

>>> __getitem__(4) called
>>> collate_fn called with: ['e']
Got batch: e

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📌 总结执行顺序

当训练循环 next(dataloader_iter) 时，调用顺序是：

1. batch_sampler 生成一批 index（依赖 dataset.__len__）
2. 对每个 index 调用 dataset.__getitem__ 取出样本
3. 调用 collate_fn 把样本拼成 batch
4. 返回 batch 给训练循环

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要不要我帮你画一张 流程图（Dataset → Sampler → BatchSampler → getitem → Collate_fn → Batch），这样你一眼就能看到 DataLoader 的工作顺序？

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🔑 DataLoader 常用参数解析

torch.utils.data.DataLoader 的参数

DataLoader(
    dataset,
    pin_memory=pin_memory,
    collate_fn=collate_fn,
    worker_init_fn=get_seed_worker(seed),
    num_workers=num_workers,
    batch_sampler=batch_sampler,
    prefetch_factor=prefetch_factor,
    persistent_workers=persistent_workers
)

1. dataset

   • 你的数据集对象，必须实现 __len__ 和 __getitem__。
   • 比如 torchvision.datasets.CIFAR10，或者你自己继承 torch.utils.data.Dataset。

2. pin_memory

   • 如果设为 True，DataLoader 会把张量放到 **锁页内存 (pinned memory)**。
   • 好处：GPU 拷贝更快（减少 CPU→GPU 传输的瓶颈）。
   • 常用于 训练时 GPU 加速。

3. collate_fn

   • 重点 ⚡

   • 作用：定义 如何把一个 batch 的样本拼在一起。

   • 默认行为是把 dataset 返回的单个样本打包成一个 batch，例如：

     batch = [dataset[i] for i in indices]
     return default_collate(batch)

   • 你可以自定义，比如：

     • 处理不同长度的序列 → padding 对齐
     • 处理 dict 类型样本
     • 丢弃坏数据

   • 例子：

     def my_collate(batch):
         texts, labels = zip(*batch)
         texts = pad_sequence(texts, batch_first=True)
         return texts, torch.tensor(labels)
     DataLoader(dataset, collate_fn=my_collate)

4. worker_init_fn

   • 每个 num_workers 子进程初始化时会调用这个函数。
   • 常用于 随机种子设置，保证数据加载可复现。

5. num_workers

   • 启用多少个子进程来并行加载数据。
   • 0 表示用主进程加载（最安全，但慢）。
   • 大于 0 时可以大幅提升数据预处理速度（特别是 IO 瓶颈）。

6. batch_sampler

   • 重点 ⚡

   • 控制如何从 dataset 中采样 一个 batch 的 index。

   • 和 sampler（单个样本采样器）不同，batch_sampler 一次返回一个 batch 的 index 列表。

   • 作用：完全接管 batch 的构造过程。

   • 使用场景：

     • 动态 batch size（比如按序列长度分组）
     • 特殊采样策略（不规则 batch）

   • 注意：设置了 batch_sampler，就不能再传 batch_size 和 shuffle。

   例子：

   from torch.utils.data import BatchSampler, RandomSampler
   sampler = RandomSampler(dataset)
   batch_sampler = BatchSampler(sampler, batch_size=4, drop_last=False)
   DataLoader(dataset, batch_sampler=batch_sampler)

7. prefetch_factor

   • 每个 worker 预取多少个 batch，默认是 2。
   • 增大能减少等待时间，但会占用更多内存。

8. persistent_workers

   • 如果为 True，在 epoch 之间 保持 worker 存活，避免频繁 fork 子进程。
   • 对大规模训练（多 epoch）提升效率明显。

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📌 重点对比：collate_fn vs batch_sampler

• **batch_sampler**：决定 抽哪些样本（index 层面）。
  👉 控制“取哪些数据”。
• **collate_fn**：决定 怎么拼这些样本（数据拼接层面）。
  👉 控制“如何组合成 batch”。

形象比喻：

• batch_sampler = 菜市场采购单（告诉你买哪些菜）。
• collate_fn = 厨师拼盘（告诉你买来的菜怎么摆到一起）。

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✅ 总结

• collate_fn：把一个 batch 的数据 打包/对齐/拼接。
• batch_sampler：控制 采样逻辑，定义每个 batch 由哪些样本组成。

DataSet

ProcessorMixin

from transformers.processing_utils import ProcessorMixin 主要是引入 🤗 Transformers 库里的一个工具类，它的作用是为各种 Processor（处理器） 提供通用的功能。

在 Hugging Face 的生态里：

• Tokenizer：处理文本 → token id。
• Feature Extractor：处理音频、图像等输入 → 数值特征。
• Processor：是一个“打包器”，把 tokenizer + feature extractor 组合起来，对多模态任务（如语音识别、图像字幕生成）很方便。

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🔎 ProcessorMixin 的作用

ProcessorMixin 是这些 Processor 类的基类，提供了统一的接口和通用逻辑，比如：

1. 保存 & 加载

   • 定义了 .save_pretrained() 和 .from_pretrained() 方法
   • 保证 processor 可以像模型一样保存到本地或从 Hub 加载

   processor.save_pretrained("my_processor")
   processor = AutoProcessor.from_pretrained("my_processor")

2. 组件管理

   • Processor 里可能有 tokenizer、feature extractor、image processor 等
   • ProcessorMixin 负责把这些组件的配置、权重组织在一起，保证保存/加载时一致

3. 统一调用接口

   • Processor 本身可以像函数一样调用
   • 内部会自动决定把输入送给 tokenizer 还是 feature extractor

   processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
   inputs = processor("some speech.wav", return_tensors="pt", sampling_rate=16000)

   这里你不需要管用的是 tokenizer 还是 feature extractor，ProcessorMixin 把逻辑打通了。

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📌 举个例子

以 Wav2Vec2Processor 为例：

from transformers import Wav2Vec2Processor

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
print(processor.__class__.__mro__)

继承关系里就会看到 ProcessorMixin。
它让这个 processor 具备和模型/分词器一致的“预训练保存/加载”的体验。

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✅ 总结：
ProcessorMixin 是 Hugging Face Transformers 里所有 Processor 类的基类，主要作用是：

• 提供保存/加载的标准方法
• 管理多个子组件（tokenizer / feature extractor 等）
• 统一调用接口，简化多模态处理

(图片)数据数据读取后处理

很棒的问题 👌 我帮你逐行拆解这段 prepare_images_input 代码，尤其是 images_spatial_crop 的作用。

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📌 代码功能整体概览

这段函数的目标是：
👉 根据 images_spatial_crop 里提供的裁剪信息，从 images 中取出有效的图像 patch（tile），拼成一个批量输入给模型。

最终返回：

• total_tiles：拼接后的所有 tile，形状 [batch_all_tiles, 3, H, W]
  （相当于把 batch 里每个样本有效的图像块统一拼接在一起）

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📌 参数说明

images: torch.FloatTensor

• 输入的图像 tensor，一般形状是 [bs, max_num_tiles, 3, H, W]
• bs：batch size
• max_num_tiles：单个样本最多能有多少张图（tile）
• 3, H, W：彩色图像通道、高度、宽度

images_spatial_crop: Optional[torch.LongTensor]

• 输入的裁剪信息，形状 [bs, max_n_images, 2]
• 每个元素是 (num_width_tiles, num_height_tiles)，表示该图被切成多少块
• 注意：当 (0, 0) 时，说明没有更多有效图像（提前结束）

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📌 核心逻辑分解

1. 判空

if images is None or images_spatial_crop.sum() == 0:
    return None

• 如果 images 没有传，或者所有裁剪信息都是 0（即没有 tile），直接返回 None。

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2. 获取 batch 维度

bs, max_n_images, _ = images_spatial_crop.shape
batch_num_tiles = [0 for _ in range(bs)]
total_tiles = []

• bs：批大小
• max_n_images：每个样本最多能有多少张原始图像
• batch_num_tiles：记录每个样本里 tile 的总数
• total_tiles：用来存放每个样本的有效 tile

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3. 遍历 batch

for idx in range(bs):
    for jdx in range(max_n_images):
        num_width_tiles, num_height_tiles = images_spatial_crop[idx, jdx]
        if num_width_tiles == 0 or num_height_tiles == 0:
            break
        batch_num_tiles[idx] += (1 + num_width_tiles * num_height_tiles)

对每个样本 (idx)：

• 遍历该样本的多张图像 (jdx)

• 取出 (num_width_tiles, num_height_tiles)

  • 如果是 (0,0)，说明没图了 → 提前退出循环

• 否则计算 tile 数：

  • 1：原图
  • num_width_tiles * num_height_tiles：切出来的 patch 数

• 累加到 batch_num_tiles[idx]

👉 举个例子：
如果 images_spatial_crop[idx, jdx] = (2, 2)：

• tile 数 = 1 + 2*2 = 5
• 表示：原图 + 4 个裁剪 patch

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4. 收集有效 tile

total_tiles.append(images[idx, :batch_num_tiles[idx]])

• 从 images[idx] 中取前 batch_num_tiles[idx] 张图
• 丢到 total_tiles 列表

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5. 拼接所有 batch

total_tiles = torch.cat(total_tiles, dim=0)

• 把所有 batch 的 tile 拼接成一个大张量
• 形状 [batch_all_tiles, 3, H, W]

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6. 检查

if total_tiles.shape[0] != sum(batch_num_tiles):
    raise AssertionError
if total_tiles.shape[0] == 0:
    return None

• 保证拼接后的 tile 数和统计的总 tile 数一致
• 如果 tile 数为 0 → 返回 None

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📌 总结

• **images**：存放所有原始图像和裁剪 patch

• **images_spatial_crop**：记录每张图的裁剪情况 (num_width_tiles, num_height_tiles)

  • (0,0) 表示没有更多有效图
  • (2,2) 表示切成 2×2 个小块，加上原图，总共 5 张

最终返回：
一个 [batch_all_tiles, 3, H, W] 的 tensor，把 batch 里所有有效 tile 拼起来。

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要不要我帮你画一张 图示（原图 → tile → batch 拼接），更直观地展示 images_spatial_crop 是怎么控制裁剪和拼接的？