Pytorch torch.utils.data.dataloader.default

Pytorch torch.utils.data.dataloader.default_collate 介绍

news2025/4/8 8:31:09

torch.utils.data.dataloader.default_collate 是 PyTorch 中 DataLoader 默认的 collate_fn 函数，用于将一个批次的样本数据合并成张量（Tensor）或其他结构化数据格式。以下是关于 default_collate 的详细介绍：

1. 功能

default_collate 的主要功能是将一个批次的样本数据（通常是列表形式）递归地打包成张量。它会根据数据的结构自动处理以下几种情况：

标量：将标量打包成张量。
列表或元组：将列表或元组递归打包成张量。
字典：将字典的键值对分别打包成张量。
NumPy 数组：将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。
其他类型：如果无法处理，会抛出 TypeError。

2. 默认行为

以下是 default_collate 的默认行为示例：

2.1 标量

如果样本数据是标量，default_collate 会将它们打包成一个张量：

import torch
from torch.utils.data.dataloader import default_collate

data = [1, 2, 3, 4]
batch = default_collate(data)
print(batch)  # 输出: tensor([1, 2, 3, 4])

2.2 列表或元组

如果样本数据是列表或元组，default_collate 会递归地将它们打包成张量：

data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
batch = default_collate(data)
print(batch)  # 输出: tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

2.3 字典

如果样本数据是字典，default_collate 会将字典的键值对分别打包成张量：

data = [{"a": 1, "b": 2}, {"a": 3, "b": 4}, {"a": 5, "b": 6}]
batch = default_collate(data)
print(batch)  # 输出: {'a': tensor([1, 3, 5]), 'b': tensor([2, 4, 6])}

2.4 NumPy 数组

如果样本数据是 NumPy 数组，default_collate 会将其转换为 PyTorch 张量：

import numpy as np

data = [np.array([1, 2]), np.array([3, 4]), np.array([5, 6])]
batch = default_collate(data)
print(batch)  # 输出: tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

3. 局限性

虽然 default_collate 很强大，但它有一些局限性：

无法处理变长序列：如果样本数据是变长的（例如不同长度的序列），default_collate 会直接抛出错误。这种情况下需要自定义 collate_fn。
无法处理自定义数据格式：如果样本数据是自定义的复杂结构（例如嵌套的字典或列表），default_collate 可能无法正确处理。

4. 自定义 `collate_fn`

如果 default_collate 无法满足需求，可以通过自定义 collate_fn 来实现更灵活的数据处理。例如，处理变长序列时，可以使用 torch.nn.utils.rnn.pad_sequence 来填充序列：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.data = [[1, 2], [3, 4, 5], [6], [7, 8, 9, 10]]

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

def custom_collate_fn(batch):
    sequences = [torch.tensor(seq) for seq in batch]
    padded_sequences = torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=True)
    return padded_sequences

dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, collate_fn=custom_collate_fn)

for batch in dataloader:
    print(batch)
    # 输出:
    # tensor([[1, 2, 0],
    #         [3, 4, 5]])
    # tensor([[6, 0, 0],
    #         [7, 8, 9]])