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Pytorch技法之继承Subset类完成自定义数据拆分

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这里是关于“Pytorch技法之继承Subset类完成自定义数据拆分”的完整攻略。

1. 什么是Subset类

PyTorch中的Subset类是一个用于处理数据集中子集的类。我们可以使用适当的索引或布尔掩码选取数据集的部分，然后将其作为一个Subset类传递给训练器。在这种情况下，训练器只使用子集数据进行训练过程。

Subset类可以很容易地继承并进行自定义，以实现用户特定的自定义数据拆分。

2. 自定义Subset类

要自定义Subset类，我们需要从PyTorch中导入Subset类并继承它。我们还需要实现__init__和__getitem__函数。在__init__函数中，我们需要初始化Subset类，并将索引存储在成员变量中。在__getitem__函数中，我们需要定义如何访问数据集的索引。

下面是一个简单的例子，选择数据集中前百分之70的部分，并将其作为训练集。剩下的部分作为测试集。

from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import Subset

class TrainTestSubset(Subset):
    def __init__(self, dataset, train=True, transform=None, target_transform=None):
        super().__init__(dataset, self.get_indices(dataset, train))
        self.transform = transform
        self.target_transform = target_transform

    def get_indices(self, dataset, train):
        if train:
            indices = range(int(len(dataset) * 0.7))
        else:
            indices = range(int(len(dataset) * 0.7), len(dataset))
        return indices

    def __getitem__(self, idx):
        image, label = self.dataset[self.indices[idx]]
        if self.transform is not None:
            image = self.transform(image)
        if self.target_transform is not None:
            label = self.target_transform(label)
        return image, label

在上面的示例中，我们创建了一个名为TrainTestSubset的自定义Subset类。这个类可以把数据集拆分成训练集和测试集。

我们在__init__函数中调用了父类的构造函数，并通过self.get_indices函数初始化了索引。在get_indices函数中，我们使用range函数获取了前70%的索引。在__getitem__函数中，我们根据索引获取了数据集中的图像和标签，并对它们进行转换。如果指定了转换函数，则我们要在访问数据之前应用转换函数。

3. 使用自己定义的Subset类

使用自己定义的Subset类非常简单，只需在创建数据集时指定。下面是一个使用上述自定义Subset类的例子：

from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader

mnist_train = MNIST(download=True, root=".", transform=ToTensor())
mnist_test = MNIST(download=True, root=".", train=False, transform=ToTensor())

train_loader = DataLoader(TrainTestSubset(mnist_train), batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(TrainTestSubset(mnist_test, train=False), batch_size=32, shuffle=True)

在上述示例中，我们使用了PyTorch中的DataLoader类，将自定义的Subset类传递给它。在上面的代码中，我们初始化了两个数据集对象：mnist_train和mnist_test。我们分别创建了训练和测试DataLoader，并使用自定义的Subset类将它们拆分成训练集和测试集。

4. 另一个示例

下面是另一个自定义Subset类的示例，这个类可以用来获取MNIST数据集中特定标签的子集：

from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import Subset

class LabelSubset(Subset):
    def __init__(self, dataset, labels):
        self.labels = labels
        super().__init__(dataset, self.get_indices(dataset))

    def get_indices(self, dataset):
        indices = [i for i in range(len(dataset)) if dataset[i][1] in self.labels]
        return indices

在这个示例中，我们创建了一个名为LabelSubset的自定义Subset类。这个类可以根据标签获取数据集的子集。

我们在__init__函数中调用了父类的构造函数。在get_indices函数中，我们使用列表生成式获取属于特定标签的所有索引。

下面是使用自定义LabelSubset类的示例代码：

mnist_train = MNIST(download=True, root=".", transform=ToTensor())

label_indices = [0, 1, 2, 3, 4]
label_subset = LabelSubset(mnist_train, label_indices)

print(len(label_subset))
print(label_subset[0])

在上述示例中，我们创建了一个名为label_subset的LabelSubset对象，并将其初始化为MNIST数据集中标签为0至4的子集。我们还打印了子集中数据点的数量以及第一个数据点。

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