这篇文章主要介绍“torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换的方法”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换的方法”文章能帮助大家解决问题。

在做实验时，我们常常会使用用开源的数据集进行测试。而Pytorch中内置了许多数据集，这些数据集我们常常使用DataLoader类进行加载。
如下面这个我们使用DataLoader类加载torch.vision中的FashionMNIST数据集。

fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotasplttraining_data=datasets.FashionMNIST(root="data",train=True,download=True,transform=ToTensor())test_data=datasets.FashionMNIST(root="data",train=False,download=True,transform=ToTensor())

我们接下来定义Dataloader对象用于加载这两个数据集：

train_dataloader=DataLoader(training_data,batch_size=64,shuffle=True)test_dataloader=DataLoader(test_data,batch_size=64,shuffle=True)

那么这个train_dataloader究竟是什么类型呢？

print(type(train_dataloader))#<class'torch.utils.data.dataloader.DataLoader'>

我们可以将先其转换为迭代器类型。

print(type(iter(train_dataloader)))#<class'torch.utils.data.dataloader._SingleProcessDataLoaderIter'>

然后再使用next(iter(train_dataloader))从迭代器里取数据，如下所示：

train_features,train_labels=next(iter(train_dataloader))print(f"Featurebatchshape:{train_features.size()}")print(f"Labelsbatchshape:{train_labels.size()}")img=train_features[0].squeeze()label=train_labels[0]plt.imshow(img,cmap="gray")plt.show()print(f"Label:{label}")

可以看到我们成功获取了数据集中第一张图片的信息，控制台打印：

Featurebatchshape:torch.Size([64,1,28,28])Labelsbatchshape:torch.Size([64])Label:2

图片可视化显示如下：

不过有读者可能就会产生疑问，很多时候我们并没有将DataLoader类型强制转换成迭代器类型呀，大多数时候我们会写如下代码：

fortrain_features,train_labelsintrain_dataloader:print(train_features.shape)#torch.Size([64,1,28,28])print(train_features[0].shape)#torch.Size([1,28,28])print(train_features[0].squeeze().shape)#torch.Size([28,28])img=train_features[0].squeeze()label=train_labels[0]plt.imshow(img,cmap="gray")plt.show()print(f"Label:{label}")

可以看到，该代码也能够正常迭代训练数据，前三个样本的控制台打印输出为：

torch.Size([64,1,28,28])torch.Size([1,28,28])torch.Size([28,28])Label:7torch.Size([64,1,28,28])torch.Size([1,28,28])torch.Size([28,28])Label:4torch.Size([64,1,28,28])torch.Size([1,28,28])torch.Size([28,28])Label:1

那么为什么我们这里没有显式将Dataloader转换为迭代器类型呢，其实是Python语言for循环的一种机制，一旦我们用for ... in ...句式来迭代一个对象，那么Python解释器就会偷偷地自动帮我们创建好迭代器，也就是说

fortrain_features,train_labelsintrain_dataloader:

实际上等同于

fortrain_features,train_labelsiniter(train_dataloader):

更进一步，这实际上等同于

train_iterator=iter(train_dataloader)try:whileTrue:train_features,train_labels=next(train_iterator)exceptStopIteration:pass

推而广之，我们在用Python迭代直接迭代列表时：

forxin[1,2,3,4]:

其实Python解释器已经为我们隐式转换为迭代器了：

list_iterator=iter([1,2,3,4])try:whileTrue:x=next(list_iterator)exceptStopIteration:pass

关于“torch.utils.data.DataLoader与迭代器转换的方法”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。