关于Pytorch中Dataset和Dataloader的理解

使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下：
1）创建Dataset对象
2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中

详述步骤1）创建Dataset对象：
需要编写继承Dataset的类，并且覆写__getitem__和__len__方法，代码如下

class dataset(Dataset):
	def process(self):
		#对数据进行处理
		pass
	
	def __getitem__(self,index):
		pass
		
	def __len__(self):
		#返回数据的长度
		pass

（1）其中__getitem__函数的作用是根据索引index遍历数据
（2）__len__函数的作用是返回数据集的长度
（3）在创建的dataset类中可根据自己的需求对数据进行处理。可编写独立的数据处理函数，在__getitem__函数中进行调用，例如上述代码片段中的process函数；或者直接将数据处理方法写在__getitem__函数中。

详述步骤2）创建将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中：
只需要将步骤1）创建的Dataset对象作为参数传递到Dataloader中，代码如下：

#创建对象
dataset_object = dataset()
#将dataset_object传递到Dataloader中
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, 
						num_workers=0, collate_fn=default_collate,
						pin_memory=False, 
						drop_last=False)

需要注意的是，Dataloader中存在一个默认的collate_fn函数，需要根据自己的需求重写collate_fn函数：
（1）该函数的作用是将数据整理成一个batch，即根据batch_size的大小一次性在数据集中取出batch_size个数据。例如数据集中有4条数据，batch_size的值为2，则每次在4条数据中取出2条数据。
（2）collate_fn函数的输入是一个list，list中的每个元素为自己编写的dataset类中__getitem__函数的返回值。
（3）Dataloader中drop_last代表将不足一个batch_size的数据是否保留，即假如有4条数据，batch_size的值为3，将取出一个batch_size之后剩余的1条数据是否仍然作为训练数据。