この章では、PytorchのDatasetとDataLoaderについて解説していきます。
この章はhttps://gotutiyan.hatenablog.com/entry/2020/04/21/182937 を参考に記述されています。
Pytorchでは、DatasetとDataLoaderを用いることで、簡単にミニバッチ化をすることができます。

Datasetの実装

DataSetを実装する際には、クラスのメンバ関数としてlen()とgetitem()を必ず作ります。

len()は、len()を使ったときに呼ばれる関数です。
getitem()は、array[i]のように[ ]を使って要素を参照するときに呼ばれる関数です。これが呼ばれる際には、必ず何かしらのindexが指定されているので、引数にindexの情報を取ります。また、入出力のペアを返すように設計します。

以上を踏まえて、Datasetを作成してみましょう。

class DataSet:
    def __init__(self):
        self.X = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 入力
        self.t = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1] # 出力

    def __len__(self):
        return len(self.X) # データ数(10)を返す

    def __getitem__(self, index):
        # index番目の入出力ペアを返す
        return self.X[index], self.t[index]

さて、実際にこのDataSetがどのような振る舞いをするか試してみましょう。

dataset = DataSet()
print('全データ数:',len(dataset))  # 全データ数: 10
print('3番目のデータ:',dataset[3]) # 3番目のデータ: (3, 1)
print('5~6番目のデータ:',dataset[5:7]) # 5~6番目のデータ: ([5, 6], [1, 0])

DataLoaderの実装

バッチサイズを2、訓練時のデータのシャッフルをFalseとした実装は以下のようになります。

# さっき作ったDataSetクラスのインスタンスを作成
dataset = DataSet()
# datasetをDataLoaderの引数とすることでミニバッチを作成．
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=False)

これでミニバッチ学習をする準備が整いました。
ミニバッチ用のデータはfor文で取り出すことができます。

for data in dataloader:
    print(data)

'''
出力:
[tensor([0, 1]), tensor([0, 1])]
[tensor([2, 3]), tensor([0, 1])]
[tensor([4, 5]), tensor([0, 1])]
[tensor([6, 7]), tensor([0, 1])]
[tensor([8, 9]), tensor([0, 1])]
'''

上記のdataloaderを用いて、10epoch学習をする場合には以下のように書けます。

epoch = 10
model = #何かしらのモデル
for _ in range(epoch):
    for data in dataloader:
        X = data[0]
        t = data[1]
        y = model(X)
        # lossの計算とか

PytorchのDatasetとDataloaderについての説明は、以上になります。

深層学習（Pytorch）を用いた、Kaggle Titanic実践 PART 4 （Pytorchのdataloaderとdataset）

Datasetの実装

DataLoaderの実装