与 PyTorch 一起使用

本文档是对将 datasets 与 PyTorch 一起使用的快速介绍，特别关注如何从我们的数据集中获取 torch.Tensor 对象，以及如何以最佳性能将 PyTorch DataLoader 和 Hugging Face Dataset 一起使用。

数据集格式

默认情况下，数据集返回常规的 python 对象：整数、浮点数、字符串、列表等。

要改为获取 PyTorch 张量，您可以使用 Dataset.with_format() 将数据集的格式设置为 pytorch

>>> from datasets import Dataset
>>> data = [[1, 2],[3, 4]]
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data})
>>> ds = ds.with_format("torch")
>>> ds[0]
{'data': tensor([1, 2])}
>>> ds[:2]
{'data': tensor([[1, 2],
         [3, 4]])}

Dataset 对象是 Arrow 表的包装器，它允许从数据集中的数组到 PyTorch 张量的快速零拷贝读取。

要在 GPU 上将数据加载为张量，请指定 device 参数

>>> import torch
>>> device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
>>> ds = ds.with_format("torch", device=device)
>>> ds[0]
{'data': tensor([1, 2], device='cuda:0')}

N 维数组

如果您的数据集由 N 维数组组成，您会看到，如果形状是固定的，默认情况下它们被视为相同的张量

>>> from datasets import Dataset
>>> data = [[[1, 2],[3, 4]],[[5, 6],[7, 8]]]  # fixed shape
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data})
>>> ds = ds.with_format("torch")
>>> ds[0]
{'data': tensor([[1, 2],
         [3, 4]])}

>>> from datasets import Dataset
>>> data = [[[1, 2],[3]],[[4, 5, 6],[7, 8]]]  # varying shape
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data})
>>> ds = ds.with_format("torch")
>>> ds[0]
{'data': [tensor([1, 2]), tensor([3])]}

但是，这种逻辑通常需要缓慢的形状比较和数据复制。为避免这种情况，您必须显式使用 Array 特征类型并指定张量的形状

>>> from datasets import Dataset, Features, Array2D
>>> data = [[[1, 2],[3, 4]],[[5, 6],[7, 8]]]
>>> features = Features({"data": Array2D(shape=(2, 2), dtype='int32')})
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data}, features=features)
>>> ds = ds.with_format("torch")
>>> ds[0]
{'data': tensor([[1, 2],
         [3, 4]])}
>>> ds[:2]
{'data': tensor([[[1, 2],
          [3, 4]],
 
         [[5, 6],
          [7, 8]]])}

其他特征类型

ClassLabel 数据被正确地转换为张量

>>> from datasets import Dataset, Features, ClassLabel
>>> labels = [0, 0, 1]
>>> features = Features({"label": ClassLabel(names=["negative", "positive"])})
>>> ds = Dataset.from_dict({"label": labels}, features=features) 
>>> ds = ds.with_format("torch")  
>>> ds[:3]
{'label': tensor([0, 0, 1])}

字符串和二进制对象保持不变，因为 PyTorch 仅支持数字。

还支持 Image 和 Audio 特征类型。

要使用 Image 特征类型，您需要安装 vision 扩展，如 pip install datasets[vision]。

>>> from datasets import Dataset, Features, Audio, Image
>>> images = ["path/to/image.png"] * 10
>>> features = Features({"image": Image()})
>>> ds = Dataset.from_dict({"image": images}, features=features) 
>>> ds = ds.with_format("torch")
>>> ds[0]["image"].shape
torch.Size([512, 512, 4])
>>> ds[0]
{'image': tensor([[[255, 215, 106, 255],
         [255, 215, 106, 255],
         ...,
         [255, 255, 255, 255],
         [255, 255, 255, 255]]], dtype=torch.uint8)}
>>> ds[:2]["image"].shape
torch.Size([2, 512, 512, 4])
>>> ds[:2]
{'image': tensor([[[[255, 215, 106, 255],
          [255, 215, 106, 255],
          ...,
          [255, 255, 255, 255],
          [255, 255, 255, 255]]]], dtype=torch.uint8)}

要使用 Audio 特征类型，您需要安装 audio 扩展，如 pip install datasets[audio]。

>>> from datasets import Dataset, Features, Audio, Image
>>> audio = ["path/to/audio.wav"] * 10
>>> features = Features({"audio": Audio()})
>>> ds = Dataset.from_dict({"audio": audio}, features=features) 
>>> ds = ds.with_format("torch")  
>>> ds[0]["audio"]["array"]
tensor([ 6.1035e-05,  1.5259e-05,  1.6785e-04,  ..., -1.5259e-05,
        -1.5259e-05,  1.5259e-05])
>>> ds[0]["audio"]["sampling_rate"]
tensor(44100)

数据加载

与 torch.utils.data.Dataset 对象类似，Dataset 可以直接传递给 PyTorch DataLoader

>>> import numpy as np
>>> from datasets import Dataset 
>>> from torch.utils.data import DataLoader
>>> data = np.random.rand(16)
>>> label = np.random.randint(0, 2, size=16)
>>> ds = Dataset.from_dict({"data": data, "label": label}).with_format("torch")
>>> dataloader = DataLoader(ds, batch_size=4)
>>> for batch in dataloader:
...     print(batch)                                                                                            
{'data': tensor([0.0047, 0.4979, 0.6726, 0.8105]), 'label': tensor([0, 1, 0, 1])}
{'data': tensor([0.4832, 0.2723, 0.4259, 0.2224]), 'label': tensor([0, 0, 0, 0])}
{'data': tensor([0.5837, 0.3444, 0.4658, 0.6417]), 'label': tensor([0, 1, 0, 0])}
{'data': tensor([0.7022, 0.1225, 0.7228, 0.8259]), 'label': tensor([1, 1, 1, 1])}

优化数据加载

有几种方法可以提高数据加载速度，这可以节省您的时间，尤其是在处理大型数据集时。PyTorch 提供并行数据加载，检索批量的索引而不是单独检索，以及流式传输以迭代数据集而无需将其下载到磁盘。

使用多个 Workers

您可以使用 PyTorch DataLoader 的 num_workers 参数并行化数据加载，并获得更高的吞吐量。

在底层，DataLoader 启动 num_workers 进程。每个进程重新加载传递给 DataLoader 的数据集，并用于查询示例。在 worker 内部重新加载数据集不会占用您的 RAM，因为它只是从您的磁盘再次内存映射数据集。

>>> import numpy as np
>>> from datasets import Dataset, load_from_disk
>>> from torch.utils.data import DataLoader
>>> data = np.random.rand(10_000)
>>> Dataset.from_dict({"data": data}).save_to_disk("my_dataset")
>>> ds = load_from_disk("my_dataset").with_format("torch")
>>> dataloader = DataLoader(ds, batch_size=32, num_workers=4)

流式传输数据

通过将其作为 IterableDataset 加载来流式传输数据集。这允许您逐步迭代远程数据集，而无需将其下载到磁盘或本地数据文件。在选择常规数据集还是可迭代数据集指南中，了解哪种类型的数据集最适合您的用例。

来自 datasets 的可迭代数据集继承自 torch.utils.data.IterableDataset，因此您可以将其传递给 torch.utils.data.DataLoader

>>> import numpy as np
>>> from datasets import Dataset, load_dataset
>>> from torch.utils.data import DataLoader
>>> data = np.random.rand(10_000)
>>> Dataset.from_dict({"data": data}).push_to_hub("<username>/my_dataset")  # Upload to the Hugging Face Hub
>>> my_iterable_dataset = load_dataset("<username>/my_dataset", streaming=True, split="train")
>>> dataloader = DataLoader(my_iterable_dataset, batch_size=32)

如果数据集分为多个分片（即，如果数据集由多个数据文件组成），那么您可以使用 num_workers 并行流式传输

>>> my_iterable_dataset = load_dataset("deepmind/code_contests", streaming=True, split="train")
>>> my_iterable_dataset.num_shards
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>>> dataloader = DataLoader(my_iterable_dataset, batch_size=32, num_workers=4)

在这种情况下，每个 worker 都会获得一个分片列表的子集以进行流式传输。

检查点和恢复

如果您需要一个可以在训练过程中检查点和恢复的 DataLoader，您可以使用来自 torchdata 的 StatefulDataLoader

>>> from torchdata.stateful_dataloader import StatefulDataLoader
>>> my_iterable_dataset = load_dataset("deepmind/code_contests", streaming=True, split="train")
>>> dataloader = StatefulDataLoader(my_iterable_dataset, batch_size=32, num_workers=4)
>>> # save in the middle of training
>>> state_dict = dataloader.state_dict()
>>> # and resume later
>>> dataloader.load_state_dict(state_dict)

这要归功于 IterableDataset.state_dict() 和 IterableDataset.load_state_dict()。

分布式

要跨训练节点拆分数据集，您可以使用 datasets.distributed.split_dataset_by_node()

import os
from datasets.distributed import split_dataset_by_node

ds = split_dataset_by_node(ds, rank=int(os.environ["RANK"]), world_size=int(os.environ["WORLD_SIZE"]))

这适用于 map-style 数据集和 iterable 数据集。数据集在大小为 world_size 的节点池中，为 rank rank 的节点拆分。

对于 map-style 数据集

每个节点都被分配一个数据块，例如，rank 0 被赋予数据集的第一个块。

对于 iterable 数据集

如果数据集的分片数量是 world_size 的因子（即如果 dataset.num_shards % world_size == 0），则分片在节点之间均匀分配，这是最优化的。否则，每个节点保留 world_size 中的 1 个示例，跳过其他示例。

如果希望每个节点使用多个 worker 加载数据，这也可以与 torch.utils.data.DataLoader 结合使用。

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