1.求决策树源代码。源码最好使用matlab实现。源码
2.C#用datagriview控件增加删除行数据，源码并且更新到xml中，源码求代码（急）如图
3.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
4.详解数据读取--Dataset,源码 Samper, Dataloader
5.3. torch.utils里需要掌握的函数
6.PyTorch - DataLoader 源码解析（一）
求决策树源代码。最好使用matlab实现。源码excel打开vdb源码
function [Tree RulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,源码AttributName)
%输入为训练集，为离散后的源码数字，如记录1：1 1 3 2 1；
%前面为属性列，源码最后一列为类标
if nargin<1
error('请输入数据集');
else
if isstr(DataSet)
[DataSet AttributValue]=readdata2(DataSet);
else
AttributValue=[];
end
end
if nargin<2
AttributName=[];
end
Attributs=[1:size(DataSet,源码2)-1];
Tree=CreatTree(DataSet,Attributs);
disp([char() 'The Decision Tree:']);
showTree(Tree,0,0,1,AttributValue,AttributName);
Rules=getRule(Tree);
RulesMatrix=zeros(size(Rules,1),size(DataSet,2));
for i=1:size(Rules,1)
rule=cell2struct(Rules(i,1),{ 'str'});
rule=str2num([rule.str([1:(find(rule.str=='C')-1)]) rule.str((find(rule.str=='C')+1):length(rule.str))]);
for j=1:(length(rule)-1)/2
RulesMatrix(i,rule((j-1)*2+1))=rule(j*2);
end
RulesMatrix(i,size(DataSet,2))=rule(length(rule));
end
end
function Tree=CreatTree(DataSet,Attributs) %决策树程序 输入为：数据集，属性名列表
%disp(Attributs);
[S ValRecords]=ComputEntropy(DataSet,源码0);
if(S==0) %当样例全为一类时退出，返回叶子节点类标
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)==size(DataSet,源码1))
break;
end
end
Tree.Attribut=i;
Tree.Child=[];
return;
end
if(length(Attributs)==0) %当条件属性个数为0时返回占多数的类标
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Attribut=mostlabel;
Tree.Child=[];
return;
end
for i=1:length(Attributs)
[Sa(i) ValRecord]=ComputEntropy(DataSet,i);
Gains(i)=S-Sa(i);
AtrributMatric(i).val=ValRecord;
end
[maxval maxindex]=max(Gains);
Tree.Attribut=Attributs(maxindex);
Attributs2=[Attributs(1:maxindex-1) Attributs(maxindex+1:length(Attributs))];
for j=1:length(AtrributMatric(maxindex).val)
DataSet2=[DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',1:maxindex-1) DataSet(AtrributMatric(maxindex).val(j).matrix',maxindex+1:size(DataSet,2))];
if(size(DataSet2,1)==0)
mostlabelnum=0;
mostlabel=0;
for i=1:length(ValRecords)
if(length(ValRecords(i).matrix)>mostlabelnum)
mostlabelnum=length(ValRecords(i).matrix);
mostlabel=i;
end
end
Tree.Child(j).root.Attribut=mostlabel;
Tree.Child(j).root.Child=[];
else
Tree.Child(j).root=CreatTree(DataSet2,Attributs2);
end
end
end
function [Entropy RecordVal]=ComputEntropy(DataSet,attribut) %计算信息熵
if(attribut==0)
clnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,size(DataSet,2))>clnum) %防止下标越界
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum=DataSet(i,size(DataSet,2));
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[];
end
classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix=[RecordVal(DataSet(i,size(DataSet,2))).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:length(classnum)
P=classnum(j)/size(DataSet,1);
if(P~=0)
Entropy=Entropy+(-P)*log2(P);
end
end
else
valnum=0;
for i=1:size(DataSet,1)
if(DataSet(i,attribut)>valnum) %防止参数下标越界
clnum(DataSet(i,attribut))=0;
valnum=DataSet(i,attribut);
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))=0;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[]; %将编号保留下来，以方便后面按值分割数据集
end
if(DataSet(i,源码size(DataSet,2))>clnum(DataSet(i,attribut))) %防止下标越界
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))=0;
clnum(DataSet(i,attribut))=DataSet(i,size(DataSet,2));
end
Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))= Value(DataSet(i,attribut)).classnum(DataSet(i,size(DataSet,2)))+1;
Valueexamnum(DataSet(i,attribut))= Valueexamnum(DataSet(i,attribut))+1;
RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix=[RecordVal(DataSet(i,attribut)).matrix i];
end
Entropy=0;
for j=1:valnum
Entropys=0;
for k=1:length(Value(j).classnum)
P=Value(j).classnum(k)/Valueexamnum(j);
if(P~=0)
Entropys=Entropys+(-P)*log2(P);
end
end
Entropy=Entropy+(Valueexamnum(j)/size(DataSet,1))*Entropys;
end
end
end
function showTree(Tree,level,value,branch,AttributValue,AttributName)
blank=[];
for i=1:level-1
if(branch(i)==1)
blank=[blank ' |'];
else
blank=[blank ' '];
end
end
blank=[blank ' '];
if(level==0)
blank=[' (The Root):'];
else
if isempty(AttributValue)
blank=[blank '|_____' int2str(value) '______'];
else
blank=[blank '|_____' value '______'];
end
end
if(length(Tree.Child)~=0) %非叶子节点
if isempty(AttributName)
disp([blank 'Attribut ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'Attribut ' AttributName{ Tree.Attribut}]);
end
if isempty(AttributValue)
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,j,[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,length(Tree.Child),[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
else
for j=1:length(Tree.Child)-1
showTree(Tree.Child(j).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ j},[branch 1],AttributValue,AttributName);
end
showTree(Tree.Child(length(Tree.Child)).root,level+1,AttributValue{ Tree.Attribut}{ length(Tree.Child)},[branch(1:length(branch)-1) 0 1],AttributValue,AttributName);
end
else
if isempty(AttributValue)
disp([blank 'leaf ' int2str(Tree.Attribut)]);
else
disp([blank 'leaf ' AttributValue{ length(AttributValue)}{ Tree.Attribut}]);
end
end
end
function Rules=getRule(Tree)
if(length(Tree.Child)~=0)
Rules={ };
for i=1:length(Tree.Child)
content=getRule(Tree.Child(i).root);
%disp(content);
%disp([num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',']);
for j=1:size(content,1)
rule=cell2struct(content(j,1),{ 'str'});
content(j,1)={ [num2str(Tree.Attribut) ',' num2str(i) ',' rule.str]};
end
Rules=[Rules;content];
end
else
Rules={ ['C' num2str(Tree.Attribut)]};
end
end
C#用datagriview控件增加删除行数据，并且更新到xml中，源码求代码（急）如图
完全按你的源码要求写的，供参考：前提是XML文件已创建好，在窗体里选择该XML文件，再行操作：
窗体：
//选择XML按钮private void btnXML_Click(object sender, EventArgs e)
{
DataTable dt = new DataTable();
OpenFileDialog xmlFile = new OpenFileDialog();
xmlFile.Filter = "*.xml|";
xmlFile.Title = "请选择xml文件";
if (xmlFile.ShowDialog() == DialogResult.OK)
{
this.txtPath.Text = xmlFile.FileName;//在textBox1控件中显示选择的路径
dt=GetXML(this.txtPath.Text);
}
if(!dt.Equals(null)&&dt.Rows.Count>0)
LoadData(dt, dgvXML);//加载到窗体中
}
//保存按钮
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
int n = SaveDgv();
if (n > 0)
{
MessageBox.Show("保存成功！");
DataTable dt = new DataTable();
dt = GetXML(this.txtPath.Text);
LoadData(dt, dgvXML);//刷新加载
}
else
{
MessageBox.Show("保存失败！");
DataTable dt = new DataTable();
dt = GetXML(this.txtPath.Text);
LoadData(dt, dgvXML);//刷新加载
}
}
//删除按钮
private void btnDelete_Click(object sender, EventArgs e)
{
int n = 0;//判断是否删除
for (int i = 0; i < dgvXML.SelectedRows.Count; i++)
{
string id = dgvXML.SelectedRows[i].Cells[0].Value.ToString();
XmlDocument doc = new XmlDocument();
doc.Load(this.txtPath.Text);
XmlNodeList nod = doc.DocumentElement.ChildNodes;
XmlNode root = doc.DocumentElement;
foreach (XmlNode peo in nod)
{
if (XmlNode.Equals(peo.SelectSingleNode("ID").InnerText, id))
{
root.RemoveChild(peo);//从根节点删除该ID的PERSON
doc.Save(this.txtPath.Text);
n++;
}
}
}
if (n > 0)
{
DataTable dt = new DataTable();
dt = GetXML(this.txtPath.Text);
LoadData(dt, dgvXML);//刷新加载
MessageBox.Show("删除成功！");
}
else
{
MessageBox.Show("删除失败！");
}
}
// DataGridView中加载数据
private void LoadData(DataTable dt, DataGridView dgv)
{
dgv.Rows.Clear();//datagridview清空数据
if (dt != null && dt.Rows.Count > 0)
{
dgv.Rows.Add(dt.Rows.Count);
for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++)
{
for (int k = 0; k < dt.Columns.Count; k++)
{
dgv.Rows[i].Cells[k].Value = dt.Rows[i][k].ToString();//赋值
}
}
}
}
//datagridview添加行号
private void dataGridView1_RowStateChanged(object sender, DataGridViewRowStateChangedEventArgs e)
{
e.Row.HeaderCell.Value = (e.Row.Index + 1).ToString();
}
//解析XML生成DATATABLE
private List<string> IDList = new List<string>();//用来记录已有的ID，以在修改时判断是否新增
private DataTable GetXML(string path)
{
DataTable dt = new DataTable();
dt.Columns.Add("ID");
dt.Columns.Add("NAME");
dt.Columns.Add("SEX");
dt.Columns.Add("PHONE");
XmlDocument doc = new XmlDocument();
doc.Load(path);
XmlNodeList nod = doc.DocumentElement.ChildNodes;
foreach (XmlNode peo in nod)
{
XmlNodeList pe = peo.ChildNodes;
DataRow row = dt.NewRow();
foreach (XmlNode p in pe)
{
if (p.Name == "ID")
{
row["ID"] = p.InnerText.ToString();
IDList.Add(p.InnerText.ToString());//添加ID记录，以在修改时判断是否新增
}
if (p.Name == "NAME")
{
row["NAME"] = p.InnerText.ToString();
}
if (p.Name == "SEX")
{
row["SEX"] = p.InnerText.ToString();
}
if (p.Name == "PHONE")
{
row["PHONE"] = p.InnerText.ToString();
}
}
dt.Rows.Add(row);
}
return dt;
}
//修改dgv数据后保存到XML文件
private int SaveDgv()
{
int n = 0;
for (int i = 0; i < dgvXML.Rows.Count-1; i++)
{
XmlDocument doc = new XmlDocument();
doc.Load(this.txtPath.Text);
XmlNodeList nod = doc.DocumentElement.ChildNodes;
string id = dgvXML.Rows[i].Cells[0].Value.ToString();
if (IDList.Contains(id)) //如果是已有的ID，则修改
{
foreach (XmlNode peo in nod)
{
if (XmlNode.Equals(peo.SelectSingleNode("ID").InnerText, id))
{
peo.SelectSingleNode("NAME").InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[1].Value.ToString();//赋值姓名
peo.SelectSingleNode("SEX").InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[2].Value.ToString();//赋值性别
peo.SelectSingleNode("PHONE").InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[3].Value.ToString();//赋值电话
doc.Save(this.txtPath.Text);
n++;
break;//当找到该ID记录并修改后，跳出循环
}
}
}
else //否则为新增
{
XmlNode root = doc.DocumentElement;
XmlElement PERSON = doc.CreateElement("PERSON");
XmlElement ID = doc.CreateElement("ID");
ID.InnerText = id;//赋值id
XmlElement NAME = doc.CreateElement("NAME");
NAME.InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[1].Value.ToString();//赋值姓名
XmlElement SEX = doc.CreateElement("SEX");
SEX.InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[2].Value.ToString();//赋值性别
XmlElement PHONE = doc.CreateElement("PHONE");
PHONE.InnerText = dgvXML.Rows[i].Cells[3].Value.ToString();//赋值电话
PERSON.AppendChild(ID);
PERSON.AppendChild(NAME);
PERSON.AppendChild(SEX);
PERSON.AppendChild(PHONE);
root.AppendChild(PERSON);
doc.Save(this.txtPath.Text);//保存
n++;
}
}
return n;
}
XML文件：
<?xml version="1.0" standalone="yes"?>
<List>
<PERSON>
<ID></ID>
<NAME>测一</NAME>
<SEX>男男</SEX>
<PHONE></PHONE>
</PERSON>
<PERSON>
<ID></ID>
<NAME>再二</NAME>
<SEX>女女</SEX>
<PHONE></PHONE>
</PERSON>
<PERSON>
<ID></ID>
<NAME>张三</NAME>
<SEX>男男</SEX>
<PHONE></PHONE>
</PERSON>
<PERSON>
<ID></ID>
<NAME>王五</NAME>
<SEX>女女</SEX>
<PHONE></PHONE>
</PERSON>
</List>
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
文@ 目录 0 前言 1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset 2 Sampler 3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process) 4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。 理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，DataLoader 负责加载和批处理数据。 1 Dataset Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。 Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。 Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。 2 Sampler Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的源码直播视频内置实现。 3 DataLoader DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。 通过参数配置，如 batch_size、drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。 4 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。 3.2.2 关闭自动批处理 关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。 3.2.3 collate_fn collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。 5 多进程 多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。 6 单进程 单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。 7 锁页内存 (Memory Pinning) Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。 8 代码讲解 通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。详解数据读取--Dataset, Samper, Dataloader
在使用Pytorch进行模型训练时，数据读取过程常涉及到Dataset、Dataloader以及Sampler三个核心组件。通常情况下，我们自定义一个继承自Dataset的类来创建数据集，并作为Dataloader的初始化参数。Dataloader则根据初始化参数如batch_size和shuffle等完成数据加载。本文将深入解析这三个组件如何协同作用，完成数据读取任务。
在构建Dataloader时，两个关键参数sampler和batch_sampler及collate_fn通常被指定。sampler需要继承自torch.utils.data.Sampler类，而collate_fn通常是一个函数。未指定时它们具有默认值。数据读取流程是由Dataset、Dataloader和Sampler共同完成的爱网盘源码。本文章将通过源码解析它们如何协同工作。
在理解Dataset、Dataloader和Sampler的联动之前，我们先对迭代器和生成器的概念进行梳理。迭代器iterator和可迭代对象iterable是Python中用于数据遍历的基础概念。一个iterable对象能够通过`iter()`函数获取其对应的iterator对象，而iterator对象在遍历时通过`next()`函数获取iterable中的下一个元素。实际上，for循环的`in`操作符在背后依赖于iterable和iterator的相互作用。
生成器generator是一种特殊的迭代器，具有`yield`关键字，可以实现函数的暂停与恢复，非常适合用于生成序列数据。其操作方式类似于函数调用，但能暂停执行并在需要时恢复，生成序列数据。
在数据读取流程中，Dataloader创建的迭代器最终指向Dataset。具体实现中，Dataloader首先初始化一个iterator对象，通常基于自定义的Sampler。当使用for循环遍历Dataloader时，实际上在遍历这个迭代器。Sampler负责确定数据读取顺序，而Dataset提供实际的数据点。Dataloader内部实现了一个`_next_data()`函数，负责从Dataset中提取并打包成批次数据，再通过`collate_fn`处理，最终生成训练批次。
在Dataloader中，`_next_index()`函数用于获取下一个批次的索引。这些索引由Sampler生成，通常基于随机或顺序策略。获取索引后，Dataloader使用`_dataset_fetcher.fetch(index)`从Dataset中读取数据点。Dataset可能根据其类型（如`IterableDataset`或继承自`Dataset`的自定义类）实现具体的读取逻辑，通常通过`__getitem__`方法获取指定索引的数据。
最后，数据点通过`collate_fn`进行打包，确保批次中的数据结构一致，适应模型训练的需求。整个过程展示了Dataset、对接影视源码Dataloader和Sampler如何协同工作，从数据集读取数据点，确定读取顺序，到最终生成可用于模型训练的批次数据。
综上所述，理解Dataset、Dataloader和Sampler的协同作用是构建高效数据加载系统的关键。通过精心设计这些组件，可以显著提高数据处理效率，优化模型训练过程。
3. torch.utils里需要掌握的函数
在深度学习框架PyTorch中，torch.utils模块提供了许多实用工具，帮助我们有效地处理和加载数据。其中几个关键组件包括：
1. DataLoader：这是数据加载的核心工具，它封装了Dataset类，使得我们可以并行加载和处理数据，提高训练效率。使用DataLoader时，要特别注意add方法的运用。
2. Dataset：有Map-style的TensorDataset，它允许我们将数据和标签打包成Tensor，便于在索引过程中同时获取数据和对应的标签。源代码如下：
python
dataset = TensorDataset(data, labels)
3. IterableDataset：例如IterableDataset，其加载数据的方式更像迭代器，适用于需要逐批处理的数据源。同样，add方法在使用时也需要注意：
python
iterable_dataset = IterableDataset()
iterable_dataset.add(...)
4. ConcatDataset和ChainDataset：前者用于连接多个Dataset，后者则适用于连接多个IterableDataset，方便处理多源数据集。
5. Subset：用于从一个Dataset中提取指定索引序列的子集，这对于数据增强或者验证集划分非常有用。
通过熟练掌握这些torch.utils中的函数，我们可以更有效地组织和处理数据，提高模型训练的灵活性和性能。
PyTorch - DataLoader 源码解析（一）
本文为作者基于个人经验进行的初步解析，由于能力有限，可能存在遗漏或错误，敬请各位批评指正。
本文并未全面解析 DataLoader 的全部源码，仅对 DataLoader 与 Sampler 之间的联系进行了分析。以下内容均基于单线程迭代器代码展开，多线程情况将在后续文章中阐述。潍坊麻将源码
以一个简单的数据集遍历代码为例，在循环中，数据是如何从 loader 中被取出的？通过断点调试，我们发现循环时，代码进入了 torch.utils.data.DataLoader 类的 __iter__() 方法，具体内容如下：
可以看到，该函数返回了一个迭代器，主要由 self._get_iterator() 和 self._iterator._reset(self) 提供。接下来，我们进入 self._get_iterator() 方法查看迭代器的产生过程。
在此方法中，根据 self.num_workers 的数量返回了不同的迭代器，主要区别在于多线程处理方式不同，但这两种迭代器都是继承自 _BaseDataLoaderIter 类。这里我们先看单线程下的例子，进入 _SingleProcessDataLoaderIter(self)。
构造函数并不复杂，在父类的构造器中执行了大量初始化属性，然后在自己的构造器中获得了一个 self._dataset_fetcher。此时继续单步前进断点，发现程序进入到了父类的 __next__() 方法中。
在分析代码之前，我们先整理一下目前得到的信息：
下面是 __next__() 方法的内容：
可以看到最后返回的是变量 data，而 data 是由 self._next_data() 生成的，进入这个方法，我们发现这个方法由子类负责实现。
在这个方法中，我们可以看到数据从 self._dataset_fecther.fetch() 中得到，需要依赖参数 index，而这个 index 由 self._next_index() 提供。进入这个方法可以发现它是由父类实现的。
而前面的 index 实际上是由这个 self._sampler_iter 迭代器提供的。查找 self._sampler_iter 的定义，我们发现其在构造函数中。
仔细观察，我们可以在倒数第 4 行发现 self._sampler_iter = iter(self._index_sampler)，这个迭代器就是这里的 self._index_sampler 提供的，而 self._index_sampler 来自 loader._index_sampler。这个 loader 就是最外层的 DataLoader。因此我们回到 DataLoader 类中查看这个 _index_sampler 是如何得到的。
我们可以发现 _index_sampler 是一个由 @property 装饰得到的属性，会根据 self._auto_collation 来返回 self.batch_sampler 或者 self.sampler。再次整理已知信息，我们可以得到：
因此，只要知道 batch_sampler 和 sampler 如何返回 index，就能了解整个流程。
首先发现这两个属性来自 DataLoader 的构造函数，因此下面先分析构造函数。
由于构造函数代码量较大，因此这里只关注与 Sampler 相关的部分，代码如下：
在这里我们只关注以下部分：
代码首先检查了参数的合法性，然后进行了一轮初始化属性，接着判断了 dataset 的类型，处理完特殊情况。接下来，函数对参数冲突进行了判断，共判断了 3 种参数冲突：
检查完参数冲突后，函数开始创建 sampler 和 batch_sampler，如下图所示：
注意，仅当未指定 sampler 时才会创建 sampler；同理，仅在未指定 batch_sampler 且存在 batch_size 时才会创建 batch_sampler。
在 DataLoader 的构造函数中，如果不指定参数 batch_sampler，则默认创建 BatchSampler 对象。该对象需要一个 Sampler 对象作为参数参与构造。这也是在构造函数中，batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之一。因为传入一个 batch_sampler 时，说明 sampler 已经作为参数完成了 batch_sampler 的构造，若再将 sampler 传入 DataLoader 是多余的。
以第一节中的简单代码为例，此时并未指定 Sampler 和 batch_sampler，也未指定 batch_size，默认为 1，因此在 DataLoader 构造时，创建了一个 SequencialSampler，并传入了 BatchSampler 进行构建。继续第一节中的断点，可以发现：
具体使用 sampler 还是 batch_sampler 来生成 index，取决于 _auto_collation，而从上面的代码发现，只要存在 self.batch_sampler 就永远使用 batch_sampler 来生成。batch_sampler 与 sampler 冲突的原因之二：若不设置冲突，那么使用者试图同时指定 batch_sampler 与 sampler 后，尤其是在使用者继承了新的 Sampler 子类后， sampler 在获取数据的时候完全没有被使用，这对开发者来说是一个困惑的现象，容易引起不易察觉的 BUG。
继续断点发现程序进入了 BatchSampler 的 __iter__() 方法，代码如下：
从代码中可以发现，程序不停地从 self.sampler 中获取 idx 加入列表，直到填满一个 batch 的量，并将这一整个 batch 的 index 返回到迭代器的 _next_data()。
此处由 self._dataset_fetcher.fetch(index) 来获取真正的数据，进入函数后看到：
这里依然根据 self.auto_collation（来自 DataLoader._auto_collation）进行分别处理，但是总体逻辑都是通过 self.dataset[] 来调用 Dataset 对象的 __getitem__() 方法。
此处的 Dataset 是来自 torchvision 的 DatasetFolder 对象，这里读取文件路径中的后，经过转换变为 Tensor 对象，与标签 target 一起返回。参数中的 index 是由迭代器的 self._dataset_fetcher.fetch() 传入。
整个获取数据的流程可以用以下流程图简略表示：
注意：
另附：
对于一条循环语句，在执行过程中发生了以下事件：
U-Net代码解读python[每周一篇]Week1-U-Net
本文提供Python版本的U-Net代码解读，内容覆盖数据加载、模型架构、训练及结果展示。源码及数据集可在线获取，详细步骤如下：
1. 数据集加载：`dataset.py`文件负责数据读取与预处理，确保输入数据符合模型需求。
2. U-Net模块定义：`unet_parts.py`中定义U-Net结构中的关键组件，包括卷积层、下采样层、上采样层和连接层，实现特征提取与语义分割。
3. U-Net模型构建：`unet_model.py`整合各部分，构建完整的U-Net模型，实现图像分割任务。
4. 模型训练：`train.py`脚本用于训练U-Net模型，设置超参数、损失函数、优化器等，以优化模型性能。
5. 结果展示：`resultshow.py`展示训练效果，包括分割结果可视化等。
源码链接：LYK/U-Net-Week1-(github.com)
训练流程及结果可参照：Pytorch深度学习实战教程（三）：UNet模型训练，深度解析！-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
通过以上步骤，开发者能够深入理解U-Net在生物医学图像分割领域的应用，掌握其代码实现与训练技巧。
Pytorch中的Dataset和DataLoader源码深入浅出
构建Pytorch中的数据管道是许多机器学习项目的关键步骤，尤其是当处理复杂的数据集时。本篇文章将深入浅出地解析Pytorch中的Dataset和DataLoader源码，旨在帮助你理解和构建高效的数据管道。
如果你在构建数据管道时遇到困扰，比如设计自定义的collate_fn函数不知从何入手，或者数据加载速度成为训练性能瓶颈时无法优化，那么这篇文章正是你所需要的。通过阅读本文，你将能够达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader源码的深入理解，并掌握构建数据管道的三种常见方式。
首先，我们来了解一下Pytorch中的Dataset和DataLoader的基本功能和工作原理。
Dataset是一个类似于列表的数据结构，具有确定的长度，并能通过索引获取数据集中的元素。而DataLoader则是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，能够以批量的形式加载数据，控制批量大小、元素的采样方法，并将批量结果整理成模型所需的输入形式。此外，DataLoader支持多进程读取数据，提升数据加载效率。
构建数据管道通常只需要实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法。对于复杂的数据集，可能还需要自定义DataLoader中的collate_fn函数来处理批量数据。
深入理解Dataset和DataLoader的原理有助于你构建更加高效的数据管道。获取一个批量数据的步骤包括确定数据集长度、抽样出指定数量的元素、根据元素下标获取数据集中的元素，以及整理结果为两个张量。在这一过程中，数据集的长度由Dataset的__len__方法确定，元素的抽样方法由DataLoader的sampler和batch_sampler参数控制，元素获取逻辑在Dataset的__getitem__方法中实现，批量结果整理则由DataLoader的collate_fn函数完成。
Dataset和DataLoader的源码提供了灵活的控制和优化机制，如调整batch大小、控制数据加载顺序、选择采样方法等。以下是一些常用的Dataset和DataLoader功能的实现方式：
使用Dataset创建数据集的方法有多种，包括基于Tensor创建数据集、根据目录创建数据集以及创建自定义数据集等。通过继承torch.utils.data.Dataset类，你可以轻松地创建自定义数据集。
DataLoader的函数签名较为简洁，主要参数包括dataset、batch_size、shuffle、num_workers、pin_memory和drop_last等。在构建数据管道时，只需合理配置这些参数即可。对于复杂结构的数据集，可能还需要自定义collate_fn函数来处理批量数据的特殊需求。
总的来说，通过深入理解Dataset和DataLoader的原理，你可以更高效地构建数据管道，优化数据加载流程，从而提升机器学习项目的训练效率和性能。无论是处理简单的数据集还是复杂的数据结构，遵循上述原则和方法，你都能够构建出高效且易于维护的数据管道。
SPARK- - Spark支持unpivot源码分析
unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。
SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。
Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。
unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。
综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。
