PyTorch DataLoader 可以从空数据集开始吗？答案

【问题标题】：Can a PyTorch DataLoader start with an empty dataset?PyTorch DataLoader 可以从空数据集开始吗？
【发布时间】：2022-01-18 22:57:45
【问题描述】：

我有一个位于deque 缓冲区中的数据集，我想使用DataLoader 从中加载随机批次。缓冲区开始为空。在对缓冲区进行采样之前，数据将被添加到缓冲区中。

self.buffer = deque([], maxlen=capacity)
self.batch_size = batch_size
self.loader = DataLoader(self.buffer, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)

但是，这会导致以下错误：

  File "env/lib/python3.8/site-packages/torch_geometric/loader/dataloader.py", line 78, in __init__
    super().__init__(dataset, batch_size, shuffle,
  File "env/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 268, in __init__
    sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator)
  File "env/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 102, in __init__
    raise ValueError("num_samples should be a positive integer "
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

原来RandomSampler 类在初始化时检查num_samples 是否为正，从而导致错误。

if not isinstance(self.num_samples, int) or self.num_samples <= 0:
    raise ValueError("num_samples should be a positive integer "
                     "value, but got num_samples={}".format(self.num_samples))

尽管RandomSampler确实支持在运行时改变大小的数据集，为什么它会在这里检查？

一种解决方法是使用IterableDataset，但我想使用DataLoader 的随机播放功能。

你能想出一个使用DataLoader 和deque 的好方法吗？非常感谢！

【问题讨论】：

标签： deep-learning pytorch pytorch-dataloader

【解决方案1】：

这里的问题既不是 deque 的使用，也不是数据集可动态增长的事实。问题是您从大小为零的数据集开始 - 这是无效的。

最简单的解决方案是从双端队列中的任意对象开始，然后动态删除它。

【讨论】：

谢谢，这是我现在使用的解决方法，对我来说效果很好。添加一个虚拟对象只是为了立即删除它仍然感觉很不自然。你能想到一个工程原因，为什么启动一个大小为零的数据集应该是无效的，即使它在运行时它的大小为零是有效的？我可能会就此打开一个 PyTorch 问题。