如何在 pytorch 中处理大型数据集答案

【问题标题】：How to work with large dataset in pytorch如何在 pytorch 中处理大型数据集
【发布时间】：2019-07-12 05:13:00
【问题描述】：

我有一个不适合内存 (150G) 的庞大数据集，我正在寻找在 pytorch 中使用它的最佳方法。数据集由几个.npz 文件组成，每个文件有 10k 个样本。我试图建立一个Dataset 类

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self.files = os.listdir(self.path)
        self.file_length = {}
        for f in self.files:
            # Load file in as a nmap
            d = np.load(os.path.join(self.path, f), mmap_mode='r')
            self.file_length[f] = len(d['y'])

    def __len__(self):
        raise NotImplementedException()

    def __getitem__(self, idx):                
        # Find the file where idx belongs to
        count = 0
        f_key = ''
        local_idx = 0
        for k in self.file_length:
            if count < idx < count + self.file_length[k]:
                f_key = k
                local_idx = idx - count
                break
            else:
                count += self.file_length[k]
        # Open file as numpy.memmap
        d = np.load(os.path.join(self.path, f_key), mmap_mode='r')
        # Actually fetch the data
        X = np.expand_dims(d['X'][local_idx], axis=1)
        y = np.expand_dims((d['y'][local_idx] == 2).astype(np.float32), axis=1)
        return X, y

但实际提取样本时，需要 30 多秒。看起来整个 .npz 已打开，存储在 RAM 中并访问了正确的索引。如何提高效率？

编辑

这似乎是对.npz文件see post的误解，但是有没有更好的方法？

解决方案建议

正如@covariantmonkey 所建议的，lmdb 可能是一个不错的选择。目前，由于问题来自.npz 文件而不是memmap，我通过将.npz 包文件拆分为几个.npy 文件来重构我的数据集。我现在可以使用与memmap 相同的逻辑，并且速度非常快（加载样本需要几毫秒）。

【问题讨论】：

标签： python numpy dataset pytorch large-data

【解决方案1】：

单个.npz 文件有多大？一个月前我也遇到过类似的情况。各种forum 帖子，后来谷歌搜索我去了lmdb 路线。这就是我所做的

将大型数据集分成足够小的文件，以便我可以放入 gpu 中 — 每个文件本质上都是我的 minibatch。在这个阶段我没有优化加载时间只是内存。
用key = filename和data = np.savez_compressed(stff)创建一个lmdb索引

lmdb 为您处理 mmap，并且加载速度非常快。

问候，
一个

PS：savez_compessed 需要一个字节对象，因此您可以执行类似的操作

output = io.BytesIO()
np.savez_compressed(output, x=your_np_data)
#cache output in lmdb

【讨论】：