数据集定义与加载¶
深度学习模型需要大量的数据来完成训练和评估，这些数据样本可能是图片（image）、文本（text）、语音（audio）等多种类型，而模型训练过程实际是数学计算过程，因此数据样本在送入模型前需要经过一系列处理，如转换数据格式、划分数据集、变换数据形状（shape）、制作数据迭代读取器以备分批训练等。
在飞桨框架中，可通过如下两个核心步骤完成数据集的定义与加载：
定义数据集：将磁盘中保存的原始图片、文字等样本和对应的标签映射到 Dataset，方便后续通过索引（index）读取数据，在 Dataset 中还可以进行一些数据变换、数据增广等预处理操作。在飞桨框架中推荐使用 paddle.io.Dataset 自定义数据集，另外在 paddle.vision.datasets 和 paddle.text 目录下飞桨内置了一些经典数据集方便直接调用。
迭代读取数据集：自动将数据集的样本进行分批（batch）、乱序（shuffle）等操作，方便训练时迭代读取，同时还支持多进程异步读取功能可加快数据读取速度。在飞桨框架中可使用 paddle.io.DataLoader 迭代读取数据集。
本文以图像数据集为例介绍，文本数据集可参考 NLP 应用实践。
一、定义数据集¶
1.1 直接加载内置数据集¶
飞桨框架在 paddle.vision.datasets 和 paddle.text 目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过以下代码可查看飞桨框架中的内置数据集。
import paddle
print("计算机视觉（CV）相关数据集：", paddle.vision.datasets.__all__)
print("自然语言处理（NLP）相关数据集：", paddle.text.__all__)
计算机视觉（CV）相关数据集： ['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']
自然语言处理（NLP）相关数据集： ['Conll05st', 'Imdb', 'Imikolov', 'Movielens', 'UCIHousing', 'WMT14', 'WMT16', 'ViterbiDecoder', 'viterbi_decode']
从打印结果可以看到飞桨内置了 CV 领域的 MNIST、FashionMNIST、Flowers、Cifar10、Cifar100、VOC2012 数据集，以及 NLP 领域的 Conll05st、Imdb、Imikolov、Movielens、UCIHousing、WMT14、WMT16 数据集。
以 MNIST 数据集为例，加载内置数据集的代码示例如下所示。
from paddle.vision.transforms import Normalize
# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]
transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format="CHW")
# 下载数据集并初始化 DataSet
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode="train", transform=transform)
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode="test", transform=transform)
print(
"train images: ", len(train_dataset), ", test images: ", len(test_dataset)
)
train images: 60000 , test images: 10000
内置的 MNIST 数据集已经划分好了训练集和测试集，通过 mode 字段传入 'train' 或 'test' 来区分。
另外可通过 transform 字段传入一些对图像进行变换的操作，飞桨在 paddle.vision.transforms 下提供了一些常用的图像变换操作，如对图像进行中心裁剪、水平翻转图像和对图像进行归一化等。这里在初始化 MNIST 数据集时传入了 Normalize 变换对图像进行归一化，对图像进行归一化可以加快模型训练的收敛速度。
完成数据集初始化之后，可以使用下面的代码直接对数据集进行迭代读取。
from matplotlib import pyplot as plt
for data in train_dataset:
image, label = data
print("shape of image: ", image.shape)
plt.title(str(label))
plt.imshow(image[0])
break
shape of image: (1, 28, 28)
1.2 使用 paddle.io.Dataset 自定义数据集¶
在实际的场景中，一般需要使用自有的数据来定义数据集，这时可以通过 paddle.io.Dataset 基类来实现自定义数据集。
可构建一个子类继承自 paddle.io.Dataset ，并且实现下面的三个函数：
__init__：完成数据集初始化操作，将磁盘中的样本文件路径和对应标签映射到一个列表中。__getitem__：定义指定索引（index）时如何获取样本数据，最终返回对应 index 的单条数据（样本数据、对应的标签）。__len__：返回数据集的样本总数。
下面介绍下载 MNIST 原始数据集文件后，用 paddle.io.Dataset 定义数据集的代码示例。
# 下载原始的 MNIST 数据集并解压
! wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/data/mnist.tar
! tar -xf mnist.tar
import os
import cv2
import numpy as np
from paddle.io import Dataset
from paddle.vision.transforms import Normalize
class MyDataset(Dataset):
"""
步骤一：继承 paddle.io.Dataset 类
"""
def __init__(self, data_dir, label_path, transform=None):
"""
步骤二：实现 __init__ 函数，初始化数据集，将样本和标签映射到列表中
"""
super().__init__()
self.data_list = []
with open(label_path, encoding="utf-8") as f:
for line in f.readlines():
image_path, label = line.strip().split("\t")
image_path = os.path.join(data_dir, image_path)
self.data_list.append([image_path, label])
# 传入定义好的数据处理方法，作为自定义数据集类的一个属性
self.transform = transform
def __getitem__(self, index):
"""
步骤三：实现 __getitem__ 函数，定义指定 index 时如何获取数据，并返回单条数据（样本数据、对应的标签）
"""
# 根据索引，从列表中取出一个图像
image_path, label = self.data_list[index]
# 读取灰度图
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 飞桨训练时内部数据格式默认为float32，将图像数据格式转换为 float32
image = image.astype("float32")
# 应用数据处理方法到图像上
if self.transform is not None:
image = self.transform(image)
# CrossEntropyLoss要求label格式为int，将Label格式转换为 int
label = int(label)
# 返回图像和对应标签
return image, label
def __len__(self):
"""
步骤四：实现 __len__ 函数，返回数据集的样本总数
"""
return len(self.data_list)
# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]
transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format="CHW")
# 打印数据集样本数
train_custom_dataset = MyDataset(
"mnist/train", "mnist/train/label.txt", transform
)
test_custom_dataset = MyDataset("mnist/val", "mnist/val/label.txt", transform)
print(
"train_custom_dataset images: ",
len(train_custom_dataset),
"test_custom_dataset images: ",
len(test_custom_dataset),
)
train_custom_dataset images: 60000 test_custom_dataset images: 10000
在上面的代码中，自定义了一个数据集类 MyDataset，MyDataset 继承自 paddle.io.Dataset 基类 ，并且实现了 __init__,__getitem__ 和 __len__ 三个函数。
在
__init__函数中完成了对标签文件的读取和解析，并将所有的图像路径image_path和对应的标签label存放到一个列表data_list中。在
__getitem__函数中定义了指定 index 获取对应图像数据的方法，完成了图像的读取、预处理和图像标签格式的转换，最终返回图像和对应标签image, label。在
__len__函数中返回__init__函数中初始化好的数据集列表data_list长度。
另外，在 __init__ 函数和 __getitem__ 函数中还可实现一些数据预处理操作，如对图像的翻转、裁剪、归一化等操作，最终返回处理好的单条数据（样本数据、对应的标签），该操作可增加图像数据多样性，对增强模型的泛化能力带来帮助。飞桨框架在 paddle.vision.transforms 下内置了几十种图像数据处理方法，详细使用方法可参考 数据预处理 章节。
和内置数据集类似，可以使用下面的代码直接对自定义数据集进行迭代读取。
for data in train_custom_dataset:
image, label = data
print("shape of image: ", image.shape)
plt.title(str(label))
plt.imshow(image[0])
break
shape of image: (1, 28, 28)
二、迭代读取数据集¶
2.1 使用 paddle.io.DataLoader 定义数据读取器¶
通过前面介绍的直接迭代读取 Dataset 的方式虽然可实现对数据集的访问，但是这种访问方式只能单线程进行并且还需要手动分批次（batch）。在飞桨框架中，推荐使用 paddle.io.DataLoader API 对数据集进行多进程的读取，并且可自动完成划分 batch 的工作。
# 定义并初始化数据读取器
train_loader = paddle.io.DataLoader(
train_custom_dataset,
batch_size=64,
shuffle=True,
num_workers=1,
drop_last=True,
)
# 调用 DataLoader 迭代读取数据
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
images, labels = data
print(
"batch_id: {}, 训练数据shape: {}, 标签数据shape: {}".format(
batch_id, images.shape, labels.shape
)
)
break
batch_id: 0, 训练数据shape: [64, 1, 28, 28], 标签数据shape: [64]
通过上述方法，初始化了一个数据读取器 train_loader，用于加载训练数据集 train_custom_dataset。在数据读取器中几个常用的字段如下：
batch_size：每批次读取样本数，示例中batch_size=64表示每批次读取 64 个样本。shuffle：样本乱序，示例中shuffle=True表示在取数据时打乱样本顺序，以减少过拟合发生的可能。drop_last：丢弃不完整的批次样本，示例中drop_last=True表示丢弃因数据集样本数不能被 batch_size 整除而产生的最后一个不完整的 batch 样本。num_workers：同步/异步读取数据，通过num_workers来设置加载数据的子进程个数，num_workers的值设为大于0时，即开启多进程方式异步加载数据，可提升数据读取速度。
定义好数据读取器之后，便可用 for 循环方便地迭代读取批次数据，用于模型训练了。值得注意的是，如果使用高层 API 的 paddle.Model.fit 读取数据集进行训练，则只需定义数据集 Dataset 即可，不需要再单独定义 DataLoader，因为 paddle.Model.fit 中实际已经封装了一部分 DataLoader 的功能，详细可参考 模型训练、评估与推理 章节。
注： DataLoader 实际上是通过批采样器 BatchSampler 产生的批次索引列表，并根据索引取得 Dataset 中的对应样本数据，以实现批次数据的加载。DataLoader 中定义了采样的批次大小、顺序等信息，对应字段包括
batch_size、shuffle、drop_last。这三个字段也可以用一个batch_sampler字段代替，并在batch_sampler中传入自定义的批采样器实例。以上两种方式二选一即可，可实现相同的效果。下面小节中介绍后一种自定义采样器的使用方法，该用法可以更灵活地定义采样规则。
2.2 （可选）自定义采样器¶
采样器定义了从数据集中的采样行为，如顺序采样、批次采样、随机采样、分布式采样等。采样器会根据设定的采样规则，返回数据集中的索引列表，然后数据读取器 DataLoader 即可根据索引列表从数据集中取出对应的样本。
飞桨框架在 paddle.io 目录下提供了多种采样器，如批采样器 BatchSampler、分布式批采样器 DistributedBatchSampler、顺序采样器 SequenceSampler、随机采样器 RandomSampler 等。
下面通过两段示例代码，介绍采样器的用法。
首先，以 BatchSampler 为例，介绍在 DataLoader 中使用 BatchSampler 获取采样数据的方法。
from paddle.io import BatchSampler
# 定义一个批采样器，并设置采样的数据集源、采样批大小、是否乱序等
bs = BatchSampler(
train_custom_dataset, batch_size=8, shuffle=True, drop_last=True
)
print("BatchSampler 每轮迭代返回一个索引列表")
for batch_indices in bs:
print(batch_indices)
break
# 在 DataLoader 中使用 BatchSampler 获取采样数据
train_loader = paddle.io.DataLoader(
train_custom_dataset, batch_sampler=bs, num_workers=1
)
print("在 DataLoader 中使用 BatchSampler，返回索引对应的一组样本和标签数据 ")
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
images, labels = data
print(
"batch_id: {}, 训练数据shape: {}, 标签数据shape: {}".format(
batch_id, images.shape, labels.shape
)
)
break
BatchSampler 每轮迭代返回一个索引列表
[53486, 39208, 42267, 46762, 33087, 54705, 55986, 20736]
在 DataLoader 中使用 BatchSampler，返回索引对应的一组样本和标签数据
batch_id: 0, 训练数据shape: [8, 1, 28, 28], 标签数据shape: [8]
以上示例代码中，定义了一个批采样器实例 bs，每轮迭代会返回一个 batch_size 大小的索引列表（示例中一轮迭代返回 8 个索引值），数据读取器 train_loader 通过 batch_sampler=bs 字段传入批采样器，即可根据这些索引获取对应的一组样本数据。另外可以看到，batch_size、shuffle、drop_last这三个参数只在 BatchSampler 中设定。
下面再通过一段代码示例，对比几个不同采样器的采样行为。
from paddle.io import (
SequenceSampler,
RandomSampler,
BatchSampler,
DistributedBatchSampler,
)
class RandomDataset(paddle.io.Dataset):
def __init__(self, num_samples):
self.num_samples = num_samples
def __getitem__(self, idx):
image = np.random.random([784]).astype("float32")
label = np.random.randint(0, 9, (1,)).astype("int64")
return image, label
def __len__(self):
return self.num_samples
train_dataset = RandomDataset(100)
print("-----------------顺序采样----------------")
sampler = SequenceSampler(train_dataset)
batch_sampler = BatchSampler(sampler=sampler, batch_size=10)
for index in batch_sampler:
print(index)
print("-----------------随机采样----------------")
sampler = RandomSampler(train_dataset)
batch_sampler = BatchSampler(sampler=sampler, batch_size=10)
for index in batch_sampler:
print(index)
print("-----------------分布式采样----------------")
batch_sampler = DistributedBatchSampler(
train_dataset, num_replicas=2, batch_size=10
)
for index in batch_sampler:
print(index)
-----------------顺序采样----------------
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
[30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]
[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]
[50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]
[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69]
[70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79]
[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
-----------------随机采样----------------
[44, 29, 37, 11, 21, 53, 65, 3, 26, 23]
[17, 4, 48, 84, 86, 90, 92, 76, 97, 69]
[35, 51, 71, 45, 25, 38, 32, 83, 22, 57]
[47, 55, 39, 46, 78, 61, 68, 66, 18, 41]
[77, 81, 15, 63, 91, 54, 24, 75, 59, 99]
[73, 88, 20, 43, 93, 56, 95, 60, 87, 72]
[70, 98, 1, 64, 0, 16, 33, 14, 80, 89]
[36, 40, 62, 50, 9, 34, 8, 19, 82, 6]
[74, 27, 30, 58, 31, 28, 12, 13, 7, 49]
[10, 52, 2, 94, 67, 96, 79, 42, 5, 85]
-----------------分布式采样----------------
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]
[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69]
[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89]
从代码输出结果可以看出：
顺序采样：按照顺序的方式输出各个样本的索引。
随机采样：先将样本顺序打乱，再输出乱序后的样本索引。
分布式采样：常用于分布式训练场景，将样本数据切分成多份，分别放到不同卡上训练。示例中设置了
num_replicas=2，样本会被划分到两张卡上，所以这里只输出一半样本的索引。
三、总结¶
本节中介绍了在飞桨框架中将数据送入模型训练之前的处理流程，总结整个流程和用到的关键 API 如下图所示。
主要包括定义数据集和定义数据读取器两个步骤，另外在数据读取器中可调用采样器实现更灵活地采样。其中，在定义数据集时，本节仅对数据集进行了归一化处理，如需了解更多数据增强相关操作，可以参考 数据预处理。
以上所有数据处理工作完成后，即可进入下一个任务：模型训练、评估与推理。