PyTorch: 사용자 정의 데이터 세트에 대한 데이터 로더 사용 방법

PyTorch: 사용자 정의 데이터 세트에 대한 데이터 로더 사용 방법

개요

튜토리얼

데이터 세트 만들기

먼저 사용자 정의 데이터 세트를 만들어야 합니다. 다음은 간단한 예입니다.

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self):
        # 데이터 샘플 목록
        self.data = ...

        # 데이터 레이블 목록
        self.labels = ...

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx], self.labels[idx]

__init__ 함수는 데이터 샘플과 레이블을 로드합니다. __len__ 함수는 데이터 세트의 크기를 반환합니다. __getitem__ 함수는 주어진 인덱스에 대한 데이터 샘플과 레이블을 반환합니다.

데이터 로더 만들기

다음으로 데이터 로더를 만들어야 합니다.

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    MyDataset(),
    batch_size=32,
    shuffle=True
)

DataLoader 클래스는 다음 매개변수를 받습니다.

• dataset: 사용자 정의 데이터 세트
• batch_size: 각 배치에 포함될 데이터 샘플 수
• shuffle: 데이터를 섞을지 여부

데이터 로더 사용

데이터 로더를 사용하여 데이터 세트를 반복하고 배치로 데이터를 로드할 수 있습니다.

for batch in dataloader:
    # 데이터 샘플 처리
    ...

    # 레이블 처리
    ...

batch 변수는 다음과 같은 형식의 텐서 배치를 포함합니다.

• data: 데이터 샘플
• labels: 데이터 레이블

참고

추가 정보

PyTorch: 사용자 정의 데이터 세트에 대한 데이터 로더 사용 방법 예제

데이터 세트 만들기

from torchvision import datasets, transforms

class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self):
        # MNIST 데이터 세트 로드
        self.dataset = datasets.MNIST(
            "./data",
            train=True,
            download=True,
            transform=transforms.ToTensor()
        )

    def __len__(self):
        return len(self.dataset)

    def __getitem__(self, idx):
        # 이미지, 레이블 쌍 반환
        return self.dataset[idx][0], self.dataset[idx][1]

데이터 로더 만들기

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    MyDataset(),
    batch_size=32,
    shuffle=True
)

데이터 로더 사용

for batch in dataloader:
    # 이미지 처리
    images = batch[0]

    # 레이블 처리
    labels = batch[1]

    # 모델 학습 코드
    ...

실행

# 모델 및 손실 함수 정의
model = ...
loss_fn = ...

# 모델 학습
for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        images = batch[0]
        labels = batch[1]

        # 모델 예측
        outputs = model(images)

        # 손실 계산
        loss = loss_fn(outputs, labels)

        # 모델 최적화
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 학습 진행 상황 출력
    ...

PyTorch 사용자 정의 데이터 세트 데이터 로더 대체 방법

직접 반복하기:

for i in range(len(dataset)):
    # 데이터 샘플 처리
    ...

    # 레이블 처리
    ...

이 방법은 간단하지만 비효율적일 수 있습니다. 데이터 로더는 데이터를 병렬로 로드하고 미니 배치를 구성하는 등 여러 최적화 기능을 제공합니다.

itertools.islice 사용:

from itertools import islice

for batch in islice(dataset, batch_size):
    # 데이터 샘플 처리
    ...

    # 레이블 처리
    ...

이 방법은 데이터를 미니 배치로 나누는 데 도움이 되지만 데이터 로더만큼 기능이 풍부하지는 않습니다.

사용자 정의 반복자 만들기:

class MyIterator:
    def __init__(self, dataset, batch_size):
        self.dataset = dataset
        self.batch_size = batch_size
        self.index = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.index >= len(self.dataset):
            raise StopIteration

        # 데이터 샘플 및 레이블 배치 반환
        batch = self.dataset[self.index:self.index + self.batch_size]
        self.index += self.batch_size

        return batch

# 사용자 정의 반복자 사용
for batch in MyIterator(dataset, batch_size):
    # 데이터 샘플 처리
    ...

    # 레이블 처리
    ...

이 방법은 가장 유연하지만 가장 복잡합니다. 데이터 로더는 일반적인 사용 사례에 대해 이미 최적화된 사용자 정의 반복자를 제공합니다.

선택 방법

사용할 방법은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 요소입니다.

• 데이터 세트 크기: 데이터 세트가 크면 데이터 로더를 사용하는 것이 더 효율적입니다.
• 필요한 기능: 데이터 로더는 데이터 셔플링, 다중 프로세스 로딩, 데이터 변환 등 다양한 기능을 제공합니다.
• 코드 복잡성: 사용자 정의 반복자는 코드를 더 복잡하게 만들 수 있습니다.

데이터 로더는 대부분의 경우 좋은 기본 선택입니다. 특정 기능이 필요하거나 코드 복잡성을 줄이고 싶다면 다른 방법을 고려할 수 있습니다.

참고