深度学习数据集定义与加载
深度学习模型在训练时需要大量的数据来完成模型调优，这个过程均是数字的计算，无法直接使用原始图片和文本等来完成计算。因此与需要对原始的各种数据文件进行处理，转换成深度学习模型可以使用的数据类型。
一、框架自带数据集
飞桨框架将深度学习任务中常用到的数据集作为领域API开放，对应API所在目录为paddle.vision.datasets与paddle.text.datasets，可以通过以下代码飞桨框架中提供了哪些数据集。
import paddle
print('视觉相关数据集：', paddle.vision.datasets.__all__)
print('自然语言相关数据集：', paddle.text.datasets.__all__)
视觉相关数据集： ['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']
自然语言相关数据集： ['Conll05st', 'Imdb', 'Imikolov', 'Movielens', 'UCIHousing', 'WMT14', 'WMT16']
警告
除paddle.vision.dataset与paddle.text.dataset外，飞桨框架还内置了另一套数据集，路径为paddle.dataset.*，但是该数据集的使用方式较老，会在未来的版本废弃，尽量不要使用该目录下数据集的API。
这里可以定义手写数字体的数据集，其它数据集的使用方式也都类似。用mode来标识训练集与测试集。数据集接口会自动从远端下载数据集到本机缓存目录~/.cache/paddle/dataset。
from paddle.vision.transforms import ToTensor
# 训练数据集 用ToTensor将数据格式转为Tensor
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor())
# 验证数据集
val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())
二、自定义数据集
在实际的场景中，更多需要使用已有的相关数据来定义数据集。可以使用飞桨提供的paddle.io.Dataset基类，来快速实现自定义数据集。
import paddle
from paddle.io import Dataset
BATCH_SIZE = 64
BATCH_NUM = 20
IMAGE_SIZE = (28, 28)
CLASS_NUM = 10
class MyDataset(Dataset):
"""
步骤一：继承paddle.io.Dataset类
"""
def __init__(self, num_samples):
"""
步骤二：实现构造函数，定义数据集大小
"""
super(MyDataset, self).__init__()
self.num_samples = num_samples
def __getitem__(self, index):
"""
步骤三：实现__getitem__方法，定义指定index时如何获取数据，并返回单条数据（训练数据，对应的标签）
"""
data = paddle.uniform(IMAGE_SIZE, dtype='float32')
label = paddle.randint(0, CLASS_NUM-1, dtype='int64')
return data, label
def __len__(self):
"""
步骤四：实现__len__方法，返回数据集总数目
"""
return self.num_samples
# 测试定义的数据集
custom_dataset = MyDataset(BATCH_SIZE * BATCH_NUM)
print('=============custom dataset=============')
for data, label in custom_dataset:
print(data.shape, label.shape)
break
=============custom dataset=============
[28, 28] [1]
通过以上的方式，就可以根据实际场景，构造自己的数据集。
三、数据加载
飞桨推荐使用paddle.io.DataLoader完成数据的加载。简单的示例如下：
train_loader = paddle.io.DataLoader(custom_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
# 如果要加载内置数据集，将 custom_dataset 换为 train_dataset 即可
for batch_id, data in enumerate(train_loader()):
x_data = data[0]
y_data = data[1]
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
break
[64, 28, 28]
[64, 1]
通过上述的方法，就定义了一个数据迭代器train_loader, 用于加载训练数据。通过batch_size=64设置了数据集的批大小为64，通过shuffle=True，在取数据前会打乱数据。此外，还可以通过设置num_workers来开启多进程数据加载，提升加载速度。
注解
DataLoader 默认用异步加载数据的方式来读取数据，一方面可以提升数据加载的速度，另一方面也会占据更少的内存。如果需要同时加载全部数据到内存中，设置use_buffer_reader=False。