• 如何 吧一个 一维数组 切分成相同等分,一维数组作为lstm的输入(三维数据)的数据预处理 collate_fn的应用


    要将一个一维数组切分成相同等分,你可以使用 Python 的内置功能或者 NumPy 库(如果你处理的是数值数据)。以下是几种不同的方法:

    方法3 pad_sequence 结合dataloader 应该是最佳方案

    ### 方法 1: 使用 Python 的内置切片功能

    如果你有一个列表(一维数组),你可以使用切片来手动切分它。但是,这种方法需要你提前知道要切分成多少份,以及每份的长度。

    1. required_length = batch_size * sequence_length * num_features
    2. if total_length < required_length:
    3. # 如果数据不足,进行填充
    4. xdata = torch.cat([xdata, torch.zeros(required_length - total_length)])
    5. ydata = torch.cat([ydata, torch.zeros(required_length - total_length)])
    6. elif total_length > required_length:
    7. # 如果数据过多,进行截断
    8. xdata = xdata[:required_length]
    9. ydata = ydata[:required_length]
    10. # 重新形状为 (batch_size, sequence_length, num_features)
    11. xdata = xdata.view(batch_size, sequence_length, num_features)
    12. ydata = ydata.view(batch_size, sequence_length, num_features)

    例子2 

    ```python
    lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    n = 3  # 假设我们想将列表切分为3份
    chunks = [lst[i::n] for i in range(n)]
    print(chunks)
    ```

    这将输出:

    ```
    [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
    ```

    ### 方法 2: 使用 NumPy 的 `array_split`

    如果你的数组是 NumPy 数组,你可以使用 `numpy.array_split` 函数来切分数组。这个函数可以处理不等长的切分,但在这里我们假设数组可以被均匀切分。

    ```python
    import numpy as np

    arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
    n = 3  # 切分成3份
    chunks = np.array_split(arr, n)
    print(chunks)
    ```

    这将输出:

    ```
    [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8, 9])]
    ```

    ### 方法 3: 使用列表推导式和 `range`

    如果你想要更灵活地控制切分过程,可以使用列表推导式和 `range` 函数。

    ```python
    lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    n = 3  # 切分成3份
    chunk_size = len(lst) // n
    chunks = [lst[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size] for i in range(n)]
    print(chunks)
    ```

    这将输出:

    ```
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
    ```

    请注意,如果数组不能被均匀切分,这些方法可能不会工作,或者最后一部分可能会更短。如果你需要确保每个切分都尽可能相等,可能需要编写额外的逻辑来处理剩余的元素。
     

    方法3 pad_sequence 结合dataloader

    **`pack_sequence`**:
       这个函数用于将不等长的序列列表打包成一个`PackedSequence`对象,不涉及填充。它用于序列长度已经相同,但仍然需要打包的情况。这在处理序列数据时非常有用,尤其是当你想要有效地传递序列数据到RNN时。

       ```python
       packed_input = pack_sequence(padded_seqs, enforce_sorted=False)
       ```

       - `padded_seqs`:一个`nn.ModuleList`或序列张量的列表,所有序列长度必须相同。
       - `enforce_sorted`:一个布尔值,指示序列是否已经根据长度降序排列。

    您提供的代码示例是一个自定义的 `collate_fn` 函数,它用于 PyTorch 的 `DataLoader`。这个函数的目的是将数据集中的一批数据(一个批次)转换为适合模型训练的格式。下面是对这个 `collate_fn` 函数的详细解释:

    ```python
    def collate_fn(batch):
        # `batch` 是一个列表,其中包含了多个元组(或其他形式的数据结构),每个元组代表一个数据点。
        # 假设每个元组的第一个元素是序列数据,第二个元素是该序列的长度。

        # `zip(*batch)` 会将 `batch` 中的元组按照位置拆开,例如,如果 `batch` 是 `[(seq1, len1), (seq2, len2), ...]`,
        # 那么 `zip(*batch)` 将会是 `(iter([seq1, seq2, ...]), iter([len1, len2, ...]))`。
        sequences, lengths = zip(*batch)

        # 将长度列表转换为 PyTorch 张量
        lengths = torch.tensor(lengths)

        # 使用 `pad_sequence` 函数对序列进行填充,使得所有序列长度相同。
        # `batch_first=True` 表示返回的填充后的张量的第一个维度是批次大小。
        padded_seqs = pad_sequence(sequences, batch_first=True)

        # 返回填充后的序列和对应的长度张量
        return padded_seqs, lengths
    ```

    然后,这个 `collate_fn` 函数被用作 `DataLoader` 的参数:

    ```python
    loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn)
    ```

    - `dataset` 是一个 PyTorch 数据集对象,它应该实现了 `__len__` 和 `__getitem__` 方法。
    - `batch_size=32` 表示每个批次包含 32 个数据点。
    - `collate_fn=collate_fn` 指定了自定义的 `collate_fn` 函数,用于处理每个批次的数据。

    当 `DataLoader` 迭代数据集时,它会调用 `collate_fn` 来处理每个批次的数据。这样,模型就可以接收到格式一致的输入,即使原始数据中的序列长度不同。

    在训练循环中,你可以通过迭代 `loader` 来获取处理好的批次数据:

    ```python
    for batch in loader:
        padded_seqs, lengths = batch
        # 现在可以将 padded_seqs 和 lengths 用作模型的输入
        # ...

       real_batch=np.array(batch)

       real_batch=torch.from_numpy(real_batch)
    ```

     也可以返回这个 return torch.utils.data.dataloader.default_collate(batch)

    请注意,`collate_fn` 函数需要能够处理你的具体数据格式。上面的代码只是一个示例,你可能需要根据你的数据集和模型的具体需求来调整它。
     

    4. **`pad`**:

    在 PyTorch 中,`DataLoader` 的 `collate_fn` 参数是一个可选的参数,它允许你定义如何将多个数据样本合并成一个批次。`collate_fn` 应该是一个函数,它接收一个数据样本的列表,并返回一个批次的数据。

    默认情况下,`DataLoader` 使用 PyTorch 提供的 `default_collate` 函数,它可以处理大多数标准数据类型,如张量、列表和字典。但是,如果你的数据是自定义的或者需要特殊的处理,你可以定义自己的 `collate_fn` 函数。

    `collate_fn` 函数本身不能直接带参数,因为它需要接收一个数据样本的列表作为参数。但是,你可以在定义 `collate_fn` 时使用闭包(closure)或者定义一个类来间接地传递参数。

    ### 使用闭包定义 `collate_fn`

    ```python
    def my_collate_fn(batch):
        # 自定义的合并逻辑
        # ...
        return torch.utils.data.dataloader.default_collate(batch)

    # 使用闭包传递额外的参数
    def make_collate_fn(arg1, arg2):
        def collate_fn(batch):
            # 使用 arg1 和 arg2
            # ...
            return my_collate_fn(batch)
        return collate_fn

    # 创建 DataLoader 时使用
    collate_fn = make_collate_fn("some_arg1", "some_arg2")
    loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn)
    ```

    ### 使用类定义 `collate_fn`

    ```python
    class MyCollateFn:
        def __init__(self, arg1, arg2):
            self.arg1 = arg1
            self.arg2 = arg2

        def __call__(self, batch):
            # 使用 self.arg1 和 self.arg2
            # ...
            return torch.utils.data.dataloader.default_collate(batch)

    # 创建 DataLoader 时使用
    collate_fn = MyCollateFn("some_arg1", "some_arg2")
    loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=collate_fn)
    ```

    在这两种方法中,你都可以在 `collate_fn` 内部访问额外的参数,从而实现自定义的数据合并逻辑。选择哪种方法取决于你的具体需求和偏好。
     


     

    `zip(*batch)解释

    在Python中,`zip(*batch)` 是一个非常有用的功能,它用于将多个可迭代对象(如列表、元组等)按照位置进行“压缩”或“配对”。这里的 `*` 符号表示解包操作符,它会将 `batch` 中的元素解包为独立的参数。

    具体来说,如果你有一个列表 `batch`,其中包含了多个元组,每个元组代表一个数据点,例如:

    ```python
    batch = [(seq1, len1), (seq2, len2), (seq3, len3)]
    ```

    这里的 `seq1`, `seq2`, `seq3` 是序列数据,而 `len1`, `len2`, `len3` 是这些序列的长度。

    当你使用 `zip(*batch)` 时,Python会将 `batch` 中的每个元组的第一个元素放在一起形成一个迭代器,将每个元组的第二个元素放在一起形成另一个迭代器。具体来说:

    - `seq1, seq2, seq3` 会被放在一起形成一个迭代器。
    - `len1, len2, len3` 会被放在一起形成一个迭代器。

    因此,`zip(*batch)` 的结果会是两个迭代器:

    - 第一个迭代器包含所有的序列:`iter([seq1, seq2, seq3])`。
    - 第二个迭代器包含所有的长度:`iter([len1, len2, len3])`。

    在你的代码中,这两个迭代器被分别赋值给 `sequences` 和 `lengths`:

    ```python
    sequences, lengths = zip(*batch)
    ```

    这样,你就可以分别处理序列和它们的长度了。例如,你可以使用 `pad_sequence` 来对序列进行填充,使得所有序列长度相同,这对于某些机器学习模型(如循环神经网络)是必要的。同时,你可以将长度信息保留在一个张量中,以便在后续的处理中使用。
     

    方法4 错误的方法  。利用pytorch  view功能

    1. # 确定批次大小,序列长度和特征数量
    2. batch_size = batch_size # 例如,一次处理10个样本
    3. sequence_length = total_length // batch_size # 每个样本100个时间步
    4. print((f"sequence_length {sequence_length}"))
    5. print((f"total_length {total_length}"))
    6. # import sys
    7. # sys.exit()
    8. num_features = 1 # 每个时间步1个特征
    9. device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    10. required_length = batch_size * sequence_length * num_features
    11. if total_length < required_length:
    12. # 如果数据不足,进行填充
    13. xdata = torch.cat([xdata, torch.zeros(required_length - total_length)])
    14. ydata = torch.cat([ydata, torch.zeros(required_length - total_length)])
    15. elif total_length > required_length:
    16. # 如果数据过多,进行截断
    17. xdata = xdata[:required_length]
    18. ydata = ydata[:required_length]
    19. # 重新形状为 (batch_size, sequence_length, num_features)
    20. xdata = xdata.view(batch_size, sequence_length, num_features)
    21. ydata = ydata.view(batch_size, sequence_length, num_features)
    22. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(xdata, ydata, test_size=0.2, random_state=42)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zhangfeng1133/article/details/142150798