Question

我在pytorch中编写了一个自定义数据加载器类。但是，当在一个纪元内遍历所有批次时，它将失败。例如，假设我有100个数据示例，我的批处理大小为9。它将在第10次迭代中失败，原因是批处理大小不同，这将使批处理大小为1而不是10。我将自定义数据加载器放在下面。另外，我还介绍了如何从for循环内的加载程序中提取数据。

class FlatDirectoryAudioDataset(tdata.Dataset): #customized dataloader

    def __init__(self, data_dir, transform=None):
        self.data_dir = data_dir
        self.transform = transform
        self.files = self.__setup_files()

    def __len__(self):
        """
        compute the length of the dataset
        :return: len => length of dataset
        """
        return len(self.files)

    def __setup_files(self):

        file_names = os.listdir(self.data_dir)
        files = []  # initialize to empty list

        for file_name in file_names:

            possible_file = os.path.join(self.data_dir, file_name)
            if os.path.isfile(possible_file) and (file_name.lower().endswith('.wav') or file_name.lower().endswith('.mp3')): #&& (possible_file.lower().endswith('.wav') or possible_file.lower().endswith('.mp3')):
                files.append(possible_file)

        # return the files list
        return files


    def __getitem__ (self,index):
        sample, _ = librosa.load(self.files[index], 16000)

        if self.transform:
            sample=self.transform(sample)

        sample = torch.from_numpy(sample)    
        return sample


from torch.utils.data import DataLoader 

    my_dataset=FlatDirectoryAudioDataset(source_directory,source_folder,source_label,transform = None,label=True)

dataloader_my = DataLoader(
        my_dataset,
        batch_size=batch_size,
        num_workers=0,
        shuffle=True)


for (i,batch) in enumerate(dataloader_my,0):  
       print(i)
       if batch.shape[0]!=16:
          print(batch.shape)
          assert batch.shape[0]==16,"Something wrong with the batch size"

Answer 1

简短答案

设置drop_last=True放下last incomplete batch

长答案

根据您的代码制作的Dataloader的精简版，批量大小没有错误。

使用9作为batch_size，并且有100个项目，最后一批只有一个项目。运行下面的代码即可。

设置drop_last = False会打印最后一行，并打印“ exception”。

0 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
1 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
2 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
3 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
4 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
5 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
6 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
7 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
8 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
9 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
10 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([9, 1])
# depends on drop_last=True|False
11 <class 'torch.Tensor'> torch.Size([1, 1])
Different batch size (last batch) torch.Size([1, 1])

因此该批次产生了足够好的批次项目，使其总数达到100

from torch.utils.data import DataLoader
import os
import numpy as np
import torch
import torch.utils.data.dataset as tdata


class FlatDirectoryAudioDataset(tdata.Dataset):  # customized dataloader

    def __init__(self):
        self.files = self.__setup_files()

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

    def __setup_files(self):
        return np.array(range(100))

    def __getitem__(self, index):
        file = self.files[index]
        sample = np.array([file])
        sample = torch.from_numpy(sample)
        return sample


data = FlatDirectoryAudioDataset()

my_dataset = FlatDirectoryAudioDataset()

batch_size = 9

dataloader_my = DataLoader(
    my_dataset,
    batch_size=batch_size,
    num_workers=0,
    shuffle=True,
    drop_last=True)

for i, sample in enumerate(dataloader_my, 0):
    print(i, print(type(sample), sample.shape)
    if sample.shape[0] != batch_size:
        print("Different batch size (last batch)", sample.shape)

Answer 2

使用drop_last = True utils.DataLoader（数据集，batch_size = batch_size，随机播放= True，drop_last = True）

https://pytorch.org/docs/stable/data.html

Answer 3

我编写了一个名为nonechucks的库来精确地做到这一点（以防您的批次大小不足，不是因为无法精确地划分而是存在了错误的样本）。它使您可以动态处理数据集中的不良样品（包括自动确定批次大小）。您可以简单地用Dataset将现有的PyTorch SafeDataset包裹起来，如下所示：

bad_dataset = Dataset(...)

import nonechucks as nc
dataset = nc.SafeDataset(bad_dataset)

如果示例数未完全除以批处理大小，则Pytorch DataLoader失败

3 个答案:

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