概要

本記事はfast.aiのwikiのBasic Dataページの要約となります。
筆者の理解した範囲内で記載します。

TrainingのためのDataを準備するための簡易API。
具体的には、Learnerモジュールに用いるData Bunchオブジェクトを用いる。

Data Bunch

DataBunch(train_dl:DataLoader, valid_dl:DataLoader, fix_dl:DataLoader=None, test_dl:Optional[DataLoader]=None, device:device=None, dl_tfms:Optional[Collection[Callable]]=None, path:PathOrStr='.', collate_fn:Callable='data_collate', no_check:bool=False)

Dataオブジェクトにtrain_dl valid_dl, test_dl(随意)を結びつける。(dlはdataloaderの省略形)
全てのdataloaderがdeviceに取り付けられていることと、tfmsでdata augmentationがなされていることを保証し、
collate_fnにてPyTorchのDataloaderにbatchごとのデータとファイル名の照合を促す。
なお、train_dl valid_dl test_dl(随意) はDeviceDataLoaderに包まれている。

create

create(train_ds:Dataset, valid_ds:Dataset, test_ds:Optional[Dataset]=None, path:PathOrStr='.', bs:int=64, val_bs:int=None, num_workers:int=4, dl_tfms:Optional[Collection[Callable]]=None, device:device=None, collate_fn:Callable='data_collate', no_check:bool=False, **dl_kwargs) → DataBunch

Data Bunchクラスをbs(batch size)でtrain_dl valid_dl test_dlより生成。

show_batch

show_batch(rows:int=5, ds_type:DatasetType=<DatasetType.Train: 1>, **kwargs)

指定したrowにてdataのbatchを表示。

dl

dl(ds_type:DatasetType=<DatasetType.Valid: 2>) → DeviceDataLoader

ds_typeにて指定されたvalidation,training,testのDatasetを返す。

one_batch

one_batch(ds_type:DatasetType=<DatasetType.Train: 1>, detach:bool=True, denorm:bool=True, cpu:bool=True) → Collection[Tensor]

1つのbatchをDataLoaderより持ってくる。

one_item

one_item(item, detach:bool=False, denorm:bool=False, cpu:bool=False)

itemをbatchへ持ってくる。

sanity_check

sanity_check()

sanity checkを行い、データを確認する。

save

save(fname:PathOrStr='data_save.pkl')

DataBunchをself.path/fnameへ保存。

load_data

load_data(path:PathOrStr, fname:str='data_save.pkl', bs:int=64, val_bs:int=None, num_workers:int=4, dl_tfms:Optional[Collection[Callable]]=None, device:device=None, collate_fn:Callable='data_collate', no_check:bool=False, **kwargs) → DataBunch

DataBunchをpath/fnameから読み込む。

PyTorchのDatasetとの互換性

PyTorchのDatasetとの互換性は部分的にサポートされている。詳しくはこちら

DeviceDataLoader

DeviceDataLoader(dl:DataLoader, device:device, tfms:List[Callable]=None, collate_fn:Callable='data_collate')

DataLoaderをtorch.deviceに結びつける。
tfmsを行った後にdlのバッチをdeviceへ結ぶ。全てのDataLoaderはこのタイプ。

create (with DeviceDataLoader)

create(dataset:Dataset, bs:int=64, shuffle:bool=False, device:device=device(type='cuda'), tfms:Collection[Callable]=None, num_workers:int=4, collate_fn:Callable='data_collate', **kwargs:Any)

shuffleでbsのdatasetをnum_workers用いてDeviceDataLoaderを生成。
collate_fnによって、1つのbatchへとサンプルを照合する。
shuffleを用いるとdataがシャッフルされ、tfmsはdata augmmentationに用いられる。

add_tfm

add_tfm(tfm:Callable)

self.tfmsにtfmを追加。

remove_tfm

remove_tfm(tfm:Callable)

self.tfmsよりtfmを削除。

new

new(**kwargs)

kwagsを用いてコピーを生成。

proc_batch

proc_batch(b:Tensor) → Tensor

TensorImageのbatchbを処理。

最後に

basic_dataを用いて自作のdataloaderを作成してみる。
PyTorchからの実際の移植作業をやってみたい。
自作のノートブックを用いて、実例の用法を紹介してみる。

間違いやご指摘などが御座いましたらご教示願います！