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处理数据样本的代码往往会变得很乱、难以维护；理想情况下，我们希望把数据部分的代码和模型训练部分分开写，这样更容易阅读、也更好维护。

简单说：数据和模型最好“分工明确”，不要写在一起。

PyTorch 提供了两个数据处理的“基本工具”：

• torch.utils.data.Dataset

• torch.utils.data.DataLoader
  它们可以用来处理官方内置的数据集，也可以用来加载你自己的数据。
  
  Dataset 存储样本及其对应的标签，而 DataLoader 则在 Dataset 周围封装了一个迭代器，以便轻松访问这些样本。

• Dataset：用于存储样本和对应的标签，类似一个“数据库”，它记录了所有数据。

• DataLoader：基于 Dataset 封装了一个可迭代对象，方便你在训练过程中一次取出一个批次（batch）的数据。

• Dataset = 数据仓库，负责“存”数据

• DataLoader = 快递员，负责“送”数据，一批一批送给模型训练用

PyTorch 提供了 Dataset（负责存数据）和 DataLoader（负责送数据）两个工具，可以方便地管理、加载各种数据

PyTorch 的领域库提供了许多预加载的数据集（例如 FashionMNIST），这些数据集都是 torch.utils.data.Dataset 的子类，，例如，FashionMNIST 数据集就是一个专门用于服装图像识别的预加载数据集，它已经按照 Dataset 接口组织好了数据，你可以直接用来训练和测试模型

参数解释：

✅ root：这是用来存放训练/测试数据的文件夹路径。

✅ train：指定是加载训练集（train=True）还是测试集（train=False）。

✅ download=True：如果你指定的 root 路径下没有数据，它会自动联网下载。

✅ transform 和 target_transform：

• transform 是对图像特征做的变换（比如转为张量、归一化等）

• target_transform 是对标签做的变换（比如 one-hot 编码）

from torchvision import datasets, transforms

# 定义图像的预处理操作：把图片转成张量
transform = transforms.ToTensor()

# 加载训练集
train_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",          # 数据保存目录
    train=True,           # 加载训练集
    download=True,        # 如果没有就下载
    transform=transform   # 图像预处理
)

# 加载测试集
test_data = datasets.FashionMNIST(
    root="data",
    train=False,          # 加载测试集
    download=True,
    transform=transform
)

 如何手动取出数据集里的样本，并把它们可视化显示出来，

遍历和可视化数据集
我们可以像访问列表那样，用下标手动访问数据集：training_data[index]
我们使用 matplotlib 来把训练数据中的一些样本画出来进行可视化。

什么是 training_data[index]？
在 PyTorch 中，像 training_data 这种数据集对象，其实可以像列表（list）一样使用：


image, label = training_data[0]  # 取出第一个样本（包括图像和标签）
image 是一张 28×28 的图（张量）

label 是它的标签（比如 “T-shirt/top”）

# 标签编号和对应的文字（类别）之间的映射关系
labels_map = {
    0: "T-Shirt",
    1: "Trouser",
    2: "Pullover",
    3: "Dress",
    4: "Coat",
    5: "Sandal",
    6: "Shirt",
    7: "Sneaker",
    8: "Bag",
    9: "Ankle Boot",
}

figure = plt.figure(figsize=(8, 8))  # 创建一个图形窗口，大小为 8x8 英寸
cols, rows = 3, 3                    # 准备画一个 3 行 3 列 的图像网格（共 9 张图）

for i in range(1, cols * rows + 1):  # 循环9次（从1到9）
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()  # 随机选一个样本索引
    img, label = training_data[sample_idx]  # 从训练集中取出图像和标签
​
    figure.add_subplot(rows, cols, i)  # 添加一个子图（3x3 的第 i 个格子）
    plt.title(labels_map[label])       # 设置图像标题为标签名称（比如 “Sneaker”）
    plt.axis("off")                    # 不显示坐标轴
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")  # 显示图像（压缩维度 + 灰度图）
plt.show()  # 显示整张图（9张图一起展示）


​

如何自己创建一个自定义的数据集（Custom Dataset），让 PyTorch 能读取自己的图片和标签，比如本地的一些图片文件和 CSV 表格。

为你自己的文件创建一个自定义数据集
自定义 Dataset 类时，必须实现三个函数：__init__（初始化）、__len__（返回样本总数） 和 __getitem__（获取指定样本）

如果你不是用官方的数据集（比如 FashionMNIST），而是用你自己文件夹里的图片 + CSV 表里的标签，那就需要自己写一个“自定义数据集类”：

• __init__()：定义数据集在哪里、怎么加载图片和标签

• __len__()：告诉 PyTorch 你一共有多少张图（样本数量）
  __len__ 函数
  这个函数的作用是：返回数据集中样本（图片）的数量。

• __getitem__()：定义怎么通过索引取出一张图和它的标签（比如 dataset[0]）

import os                     # 用于路径拼接
import pandas as pd           # 用于读取 CSV 文件
from torchvision.io import read_image  # 用于读取图像（转为张量）
from torch.utils.data import Dataset   # 自定义数据集要继承这个类

# 自定义图片数据集类，继承自 PyTorch 的 Dataset 基类
class CustomImageDataset(Dataset):
    # 初始化函数：加载CSV标签表、图片文件夹路径、图像和标签的预处理方法
    def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None):
        self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file)  # 读取CSV文件，包含图片文件名和对应标签
        self.img_dir = img_dir                            # 图片所在的文件夹路径
        self.transform = transform                        # 图像的预处理方法（例如缩放、归一化）
        self.target_transform = target_transform          # 标签的预处理方法（例如转one-hot）

    # 返回数据集中样本的总数量
    def __len__(self):
        return len(self.img_labels)  # 返回 CSV 中的行数（也就是图片数量）

    # 按照索引返回一张图片和它的标签
    def __getitem__(self, idx):
        # 根据索引从CSV中获取图片文件名，并拼接成完整路径
        img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0])

        # 使用 torchvision.io.read_image 读取图片（返回的是Tensor格式）
        image = read_image(img_path)

        # 获取对应的标签（CSV第二列）
        label = self.img_labels.iloc[idx, 1]

        # 如果定义了图像预处理，就应用它
        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        # 如果定义了标签预处理，就应用它
        if self.target_transform:
            label = self.target_transform(label)

        # 返回一对数据：(图像，标签)
        return image, label

__init__ 函数
当我们创建 Dataset 数据集对象时，这个 __init__ 函数会被运行一次。
在这个函数中，我们设置好图像所在的文件夹路径、标签文件（CSV），以及两种预处理方法（transform）

这个时候 Python 就会自动去运行你写的 __init__ 函数，完成以下事情：

做什么	举例
读入标签文件	从 CSV 读出每张图对应的标签
记住图片路径	比如你的图片都在 "images/" 文件夹里
保存预处理方法	如果你要对图像做缩放、归一化等处理，也在这里传进来

你可以把 __getitem__() 想象成这样一个问题：

你对 PyTorch 说：“嘿，帮我从数据集中拿出第 5 张图像，还有它的标签。”

PyTorch 就会执行你写的 __getitem__(5)，然后：

1. 去 CSV 表里看第5行，拿到图像文件名，比如 img5.png

2. 拼成路径，比如 images/img5.png

3. 用 read_image() 把它读成模型能用的格式（张量）

4. 拿到它的标签，比如 label=2（代表“Pullover”）

5. 如果你有设置 transform，就先处理一下

6. 返回 (图像张量, 标签) 给你

使用 DataLoader 为训练准备数据
Dataset（数据集）每次只能取出一条数据（特征和标签）。
而在训练模型时，我们通常希望将样本按小批量（minibatch）送入模型，
并且在每一轮训练（epoch）中打乱数据的顺序，以减少模型过拟合，
同时利用 Python 的多进程功能来加快数据的读取速度。

DataLoader 是一个可迭代对象，它通过一个简单的 API 帮我们封装了以上所有复杂操作。

这里的API 就是“别人已经写好的功能接口”，你只要用很简单的方式去“调用它”，就可以完成很复杂的事情。

就像你开车，不用知道发动机怎么工作，你只需要踩油门，这个“油门”就是给你用的 API。

没有 DataLoader 时的问题	DataLoader 自动帮你做了什么
一次只能读一张图	✅ 自动按 batch_size 读多张图
每次都按固定顺序读	✅ 每轮训练前自动打乱数据
读取慢（尤其是大数据）	✅ 用多进程后台加速加载数据
写代码复杂	✅ 封装好，只要一行就能搞定

 minibatch（中文叫“小批量”）指的是：每次训练时不把所有数据一次性喂给模型，而是一次取出一小部分来训练。举个例子：

你有 10,000 张训练图像，不可能一次性都送给模型（太慢/太耗显存）。

你可以这样设置：

batch_size = 64

就是：每次训练用 64 张图，学完一批，再取下一批。

这种方式叫：小批量训练（mini-batch training）

什么是 shuffle（打乱数据）？

定义：shuffle 指的是：在每轮训练开始前，把训练数据的顺序随机打乱。

 为什么要打乱？

假如你的数据是按类别排好顺序的（比如先全是猫，后全是狗）：

模型可能先学猫学很久，突然一下全是狗，这样容易 过拟合某一类，泛化能力差。

所以我们会在每个 epoch 前加个参数：

DataLoader(..., shuffle=True)

表示：每一轮训练前，重新随机排序数据。

什么是多进程加载（num_workers）？

定义：PyTorch 可以使用多个“后台工作进程（线程）”同时从磁盘里读取图片，加快加载速度。

举个例子：

你用 DataLoader 加载数据时可以设置：

DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=4)

意思是：开 4 个后台进程来同时读数据！

就像你点外卖，找了 4 个骑手一起送菜，当然比 1 个骑手送得快。

from torch.utils.data import DataLoader

train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)什么意思啊

这段代码是用 PyTorch 的 DataLoader，将训练数据和测试数据按小批量分组，并在每轮开始时随机打乱顺序，方便高效地进行模型训练和测试。

遍历 DataLoader
我们已经把数据集加载进了 DataLoader，现在可以根据需要对数据集进行迭代（逐批处理）。
下面的每次迭代都会返回一批 train_features（训练特征）和 train_labels（标签），每批包含 64 个样本和对应的标签（即 batch_size=64）。
因为我们设置了 shuffle=True，所以在我们把所有批次迭代完之后，数据会被自动打乱顺序。
（如果你想更精细地控制数据加载的顺序，可以了解一下 PyTorch 的 Sampler 机制。）

Samplers 是 PyTorch 中 更灵活地控制数据加载顺序 的工具。
如果你想自己控制“数据加载顺序”、“打乱方式”、“分组策略”等，就可以用 Sampler 来代替 shuffle=True。

Sampler 是一个类，用来控制 DataLoader 在每一轮训练中应该以什么顺序取数据的索引。

常见的 Sampler 类型

Sampler 类别	作用
SequentialSampler	按顺序取数据（默认用于 shuffle=False）
RandomSampler	随机打乱数据（默认用于 shuffle=True）
SubsetRandomSampler	只随机抽样部分数据（适合做验证集）
WeightedRandomSampler	按权重随机抽样（处理数据不平衡）

# Display image and label.
train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader))
print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}")
print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}")
img = train_features[0].squeeze()
label = train_labels[0]
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.show()
print(f"Label: {label}")

 从训练集里拿出一批数据，并显示其中一张图片和它的标签