Pytorch：长度不同的数据如何放在一个batch

快来打我* 2023-09-25 14:34 13阅读 0赞

RNN及其变种算法处理一维信号经常会遇到信号长度不一致的问题。

from torch.utils.data import Dataloader
    dataloader = Dataloader(dataset, batch_size=8)

这样是没法成功加载dataset，因为Dataloader要求一个batch内的数据[shape][]是一致的，才能打包成一个方块投入模型。我们看一下源码里Dataloader初始化的方法

def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
                     batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
                     pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,

其中collate\_fn是[pytorch][]为我们提供的数据裁剪函数，当collate\_fn=None时，初始化会调用默认的裁剪方式即直接将数据打包，所以这时如果数据shape不一致，会打包不成功。因此我们需要自己写一个collate\_fn函数，我常用的两种方式是：1.将所有数据截断到和最短的数据一样长；2.将所有的数据补零到和最长的数据一样长。  
这里给出第一种方法的实现方式，第二种稍微复杂一点，也不难：

import torch
    def collate_fn(data):  # 这里的data是一个list， list的元素是元组，元组构成为(self.data, self.label)
    	# collate_fn的作用是把[(data, label),(data, label)...]转化成([data, data...],[label,label...])
    	# 假设self.data的一个data的shape为(channels, length), 每一个channel的length相等,data[索引到数据index][索引到data或者label][索引到channel]
        data.sort(key=lambda x: len(x[0][0]), reverse=False)  # 按照数据长度升序排序
        data_list = []
        label_list = []
        min_len = len(data[0][0][0]) # 最短的数据长度 
        for batch in range(0, len(data)): #
            data_list.append(data[batch][0][:, :min_len])
            label_list.append(data[batch][1])
        data_tensor = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32)
        label_tensor = torch.tensor(label_list, dtype=torch.float32)
        data_copy = (data_tensor, label_tensor)
        return data_copy

使用方法也很简单

dataloader = torch.utils.data.Dataloader(dataset, collate_fn=collate_fn)

[pytorch长度不同的数据如何放在一个batch\_MatthewIsBig的博客-CSDN博客][pytorch_batch_MatthewIsBig_-CSDN]

[shape]: https://so.csdn.net/so/search?q=shape&spm=1001.2101.3001.7020
[pytorch]: https://so.csdn.net/so/search?q=pytorch&spm=1001.2101.3001.7020
[pytorch_batch_MatthewIsBig_-CSDN]: https://blog.csdn.net/qq_36018024/article/details/108495102