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Dataloader 组件

Sampler 类

在看 Sampler 的具体实现之前，我们先看看 Dataloader 在什么时候产生 Sampler 对象：

class DataLoader(object):
    def __init__(self, ...):
        ...
        if sampler is None:  
            ...
             # 如果指定shuffle就使用随机采样,否则使用顺序采样
                if shuffle: 
                    sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator)
                else:
                    sampler = SequentialSampler(dataset)

        if batch_size is not None and batch_sampler is None:
            # 如果指定了batch_size又没有指定自定义的batch_sampler,就开启自动批采样
            batch_sampler = BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last)
        ...

我们可以看到 Sampler 对象的主要职责就是生成用于访问 Dataset 的 index。其中 Sampler 的子类如下：

• SequentialSampler 顺序采样
• RandomSampler 随机采样
• BatchSampler 批采样

实际上还有其他的采样方法，但是因为使用的不多，本文主要讲解上述的三种 Sampler。上述提到的几种采样类都是 Sampler 的子类，Sampler 中的__iter__方法定义为 raise NotImplementedError：

class Sampler(Generic[T_co]):
    def __init__(self, data_source: Optional[Sized]) -> None:
        pass
    def __iter__(self) -> Iterator[T_co]:
        raise NotImplementedError

SequentialSampler

SequentialSampler 实现：

class SequentialSampler(Sampler[int]):
    data_source: Sized

    def __init__(self, data_source: Sized) -> None:
        self.data_source = data_source

    def __iter__(self) -> Iterator[int]:
    	# 创建一个迭代器
        return iter(range(len(self.data_source)))

    def __len__(self) -> int:
        return len(self.data_source)

这里主要关注__Iter__方法，实际上返回的 index 就是 range(len(self.data_source)) 顺序递增的结果：len(data_source) 实际上就是 Dataset 返回的 samples 的长度。创建迭代器之后，当对这个迭代器调用__next__方法，就会返回 0, 1, 2, 3, 4, … 顺序递增的 index。

RandomSampler

RandomSampler 实现：

class RandomSampler(Sampler[int]):
    data_source: Sized
    replacement: bool

    def __init__(self, data_source: Sized, replacement: bool = False,
                 num_samples: Optional[int] = None, generator=None) -> None:
        self.data_source = data_source
        self.replacement = replacement
        self._num_samples = num_samples
        self.generator = generator    
		...
    @property
    def num_samples(self) -> int:
        # dataset size might change at runtime
        if self._num_samples is None:
            return len(self.data_source)
        return self._num_samples

    def __iter__(self) -> Iterator[int]:
        n = len(self.data_source)
        if self.generator is None:
            seed = int(torch.empty((), dtype=torch.int64).random_().item())
            generator = torch.Generator()
            generator.manual_seed(seed)
        else:
            generator = self.generator
		# replacement 表示是否可以生成重复 index
        if self.replacement:
        	# num_samples 表示一次性采样的数据量
            for _ in range(self.num_samples // 32):
                yield from torch.randint(high=n, size=(32,), dtype=torch.int64, generator=generator).tolist()
            yield from torch.randint(high=n, size=(self.num_samples % 32,), dtype=torch.int64, generator=generator).tolist(