pytorch :: Dataloader中的迭代器和生成器应用
在使用pytorch训练模型，经常需要加载大量图片数据，因此pytorch提供了好用的数据加载工具dataloader。
为了实现小批量循环读取大型数据集，在dataloader类具体实现中，使用了迭代器和生成器。
这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在，因此本文对dataloader中代码进行解读，可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念。
本文的内容主要有：
- 解释python中的迭代器和生成器概念
- 解读pytorch中dataloader代码，如何使用迭代器和生成器实现数据加载
python迭代基础
python中围绕着迭代有以下概念：
- 可迭代对象 iterables
- 迭代器 iterator
- 生成器 generator
这三个概念互相关联，并非孤立。在可迭代对象的基础上发展了迭代器，在迭代器的基础上又发展了生成器。
学习这些概念的名词解释没有多大意义。编程中很多的抽象概念都是为了更好的实现某些功能，才去人为创造的协议和模式。
因此，要理解它们，需要探究概念背后的逻辑，为什么这样设计？要解决的真正问题是什么？在哪些场景下应用是最好的？
迭代模式首先要解决的基础问题是，需要按一定顺序获取集合内部数据，比如循环某个list。
当数据很小时，不会有问题。但当读取大量数据时，一次性读取会超出内存限制，因此想出以下方法：
- 把大的数据分成几个小块，分批处理
- 惰性的取值方式，按需取值
循环读数据可分为下面三种应用场景，对应着容器（可迭代对象），迭代器和生成器：
-
for x in container: 为了遍历python内部序列容器（如list）, 这些类型内部实现了__getitem__方法，可以从0开始按顺序遍历序列容器中的元素 -
for x in iterator: 为了循环用户自定义的迭代器，需要实现__iter__和__next__方法，__iter__是迭代协议，具体每次迭代的执行逻辑放在__next__中 -
for x in generator: 为了节省循环的内存和加速，使用生成器来实现惰性加载，在迭代器的基础上加入了yield语句，最简单的例子是for x in range(5)
代码示例:
# 普通循环 for x in list
numbers = [1, 2, 3,]
for n in numbers:
print(n) # 1,2,3
# for循环实际干的事情
# iter输入一个可迭代对象list，返回迭代器
# next方法取数据
my_iterator = iter(numbers)
next(my_iterator) # 1
next(my_iterator) # 2
next(my_iterator) # 3
next(my_iterator) # stopiteration exception
# 迭代器循环 for x in iterator
for i,n in enumerate(numbers):
print(i,n) # 0,1 / 1,3 / 2,3
# 生成器循环 for x in generator
for i in range(3):
print(i) # 0,1,2
上面示例代码中python内置函数iter和next的用法：
- iter函数，调用__iter__，返回一个迭代器
- next函数，输入迭代器，调用__next__，取出数据
比较容易混淆的是__iter__和__next__两个方法。它们的区别是：
- __iter__是为了可以迭代，真正执行取数据的逻辑是__next__方法实现的，实际调用是通过next(iterator)完成
- __iter__可以返回自身（return self），实际读取数据的实现放在__next__方法
- __iter__可以和yield搭配，返回生成器对象
__iter__返回自身的做法有点类似 python中的类型系统。为了保持一致性，python中一切皆对象。
每个对象创建后，都有类型指针，而类型对象的指针指向元对象，元对象的指针指向自身。
生成器，是在__iter__方法中加入yield语句，好处有：
- 减少循环判断逻辑的复杂度
- 惰性取值，节省内存和时间
yield作用：
- 代替函数中的return语句
- 记住上一次循环迭代器内部元素的位置
三种循环模式常用函数
for x in container方法:
list, deque, …set, frozensets, …dict, defaultdict, ordereddict, counter, …tuple, namedtuple, …str
for x in iterator方法:
-
enumerate()# 加上list的index -
sorted()# 排序list -
reversed()# 倒序list -
zip()# 合并list
for x in generator方法：
range()map()filter()reduce()[x for x in list(...)]
dataloder源码分析
pytorch采用for x in iterator模式，从dataloader类中读取数据。
- 为了实现该迭代模式，在dataloader内部实现__iter__方法，实际返回的是_dataloaderiter类。
- _dataloaderiter类里面，实现了 __iter__方法，返回自身，具体执行读数据的逻辑，在__next__方法中。
以下代码只截取了单线程下的数据读取。
class dataloader(object):
r"""
data loader. combines a dataset and a sampler, and provides
single- or multi-process iterators over the dataset.
"""
def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=false, ...):
self.dataset = dataset
self.batch_sampler = batch_sampler
...
def __iter__(self):
return _dataloaderiter(self)
def __len__(self):
return len(self.batch_sampler)
class _dataloaderiter(object):
r"""iterates once over the dataloader's dataset, as specified by the sampler"""
def __init__(self, loader):
self.sample_iter = iter(self.batch_sampler)
...
def __next__(self):
if self.num_workers == 0: # same-process loading
indices = next(self.sample_iter) # may raise stopiteration
batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices])
if self.pin_memory:
batch = pin_memory_batch(batch)
return batch
...
def __iter__(self):
return self
上述代码中batch_sampler用来读取数据集的索引数据index，采用了 for x in generator方式，调用方法使用了iter和next函数
- 构建数据集索引的批量采样类 batchsampler，内部实现__iter__方法
- __iter__方法内部使用了 yield，循环遍历数据集，当数量达到batch_size大小时，就返回
- 实例化batchsampler，传入iter函数，返回一个迭代器
- next会调用随机采样类中生成器，返回相应的index数据
class batchsampler(object):
"""random sampler to yield a mini-batch of indices."""
def __init__(self, batch_size, dataset, drop_last=false):
self.dataset = dataset
self.batch_size = batch_size
self.num_imgs = len(dataset)
self.drop_last = drop_last
def __iter__(self):
indices = np.random.permutation(self.num_imgs)
batch = []
for i in indices:
batch.append(i)
if len(batch) == self.batch_size:
yield batch
batch = []
## if images not to yield a batch
if len(batch)>0 and not self.drop_last:
yield batch
def __len__(self):
if self.drop_last:
return self.num_imgs // self.batch_size
else:
return (self.num_imgs + self.batch_size - 1) // self.batch_size
batch_sampler = batchsampler(batch_size, dataset)
sample_iter = iter(batch_sampler)
indices = next(sample_iter)
总结
本文总结了python中循环的三种模式：
-
for x in container可迭代对象 -
for x in iterator迭代器 -
for x in generator生成器
pytorch中的数据加载模块 dataloader，使用生成器来返回数据的索引，使用迭代器来返回需要的张量数据，可以在大量数据情况下，实现小批量循环迭代式的读取，避免了内存不足问题。