Pytorch技法之继承Subset类完成自定义数据拆分

下面详细讲解一下“Pytorch技法之继承Subset类完成自定义数据拆分”的完整攻略。

1. Subset类简介

Subset是PyTorch中的一个工具类，用于对数据集进行子集划分。它继承自torch.utils.data.Dataset，并可以使用一个原始数据集和一个索引数组来构建子集。

2. 自定义数据拆分

有时候我们需要对数据集进行一些自定义的拆分，比如按照某种规则拆分、对数据进行预处理后再进行拆分等等。这时候我们可以继承Subset类，重写__init__和__getitem__方法来实现自己的数据拆分逻辑。

下面是一个示例代码，咱们来看一下：

import torch.utils.data as data_utils

class MySubset(data_utils.Subset):
    def __init__(self, dataset, indices):
        super(MySubset, self).__init__(dataset, indices)

        # 在这里实现自己的拆分逻辑
        # 比如按照某种规则将数据集进行拆分

    def __getitem__(self, index):
        # 在这里实现自己的获取数据方式
        # 可以在这里对数据进行预处理
        # 然后将处理后的数据返回
        return super(MySubset, self).__getitem__(index)

在上面的示例代码中，我们新建了一个名为MySubset的类，它继承了Subset类，并重写了__init__和__getitem__方法。在__init__方法中，我们可以实现自己的拆分逻辑，比如按照某种规则将数据集进行拆分；在__getitem__方法中，我们可以实现自己的获取数据方式，比如对数据进行预处理，然后将处理后的数据返回。

接下来，咱们看一下如何使用刚才定义的MySubset类来拆分数据集。

3. 使用示例

下面是一个示例代码，演示了如何使用MySubset类来拆分数据集：

import torchvision.datasets as datasets
mnist_trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)

# 使用MySubset类来拆分数据集
indices = [i for i in range(len(mnist_trainset)) if i % 2 == 0]
subset = MySubset(mnist_trainset, indices)

# 然后就可以像使用数据集一样使用子集了
for i in range(10):
    print(subset[i])

在上面的示例代码中，我们首先使用torchvision.datasets.MNIST类来下载MNIST数据集，并将数据集存储在变量mnist_trainset中。然后，我们使用一个索引数组来实现自定义拆分，这里我们将MNIST数据集中下标为偶数的数据挑选出来，存储在变量subset中。最后，我们可以像操作数据集一样操作子集，比如使用循环遍历子集中的数据。

4. 多种方式的自定义拆分

除了使用索引数组，还可以使用其他方式来实现自定义拆分，比如指定拆分的比例、按照标签进行拆分等等。下面是一个以标签为依据来拆分数据集的示例代码：

class LabelSubset(data_utils.Subset):
    def __init__(self, dataset, label_list):
        super(LabelSubset, self).__init__(dataset, [])

        for i in range(len(dataset)):
            if dataset[i][1] in label_list:
                self.indices.append(i)

    def __getitem__(self, index):
        return super(LabelSubset, self).__getitem__(index)

在上面的示例代码中，我们新建了一个名为LabelSubset的类，它继承了Subset类，并重写了__init__和__getitem__方法。在__init__方法中，我们首先调用父类的__init__方法，并将索引数组初始化为空。然后，我们遍历整个数据集，如果样本的标签在指定的标签列表中，就将这个样本的下标加入到索引数组中。在__getitem__方法中，我们同样调用父类的__getitem__方法，来获取指定下标对应的数据。

使用LabelSubset类来拆分数据集的示例代码如下所示：

mnist_trainset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)

# 使用LabelSubset类来按照标签进行拆分
subset = LabelSubset(mnist_trainset, [0, 1, 2])

# 然后就可以像使用数据集一样使用子集了
for i in range(10):
    print(subset[i])

在上面的示例代码中，我们使用LabelSubset类来按照标签进行拆分，这里我们将标签为0、1、2的数据挑选出来。最后，我们可以像操作数据集一样操作子集，比如使用循环遍历子集中的数据。

5. 总结

通过继承Subset类，我们可以实现自己的数据拆分规则。在不同的应用场景下，我们可以使用不同的方式来实现自定义拆分，比如使用索引数组、指定拆分的比例、按照标签进行拆分等等。