Pytorch技法之继承Subset类完成自定义数据拆分

我们在 《torch.utils.data.dataloader与迭代器转换操作》 中介绍了如何使用pytorch内置的数据集进行论文实验，如 torchvision.datasets 。下面是加载内置训练数据集的常见操作：

这里的train_data 做为 dataset 对象，它拥有许多熟悉，我们可以通过以下方法获取样本数据的分类类别集合、样本的特征维度、样本的标签集合等信息。

输出如下:

['t-shirt/top', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']
28
tensor([9, 0, 0,  ..., 3, 0, 5])

但是，我们常常会在训练集的基础上拆分出验证集（或者只用部分数据来进行训练）。我们想到的第一个方法是使用 torch.utils.data.random_split 对 dataset 进行划分，下面我们假设划分10000个样本做为训练集，其余样本做为验证集：

注意我们如果打印 train_data 和 valid_data 的类型，可以看到显示：

已经不再是torchvision.datasets.mnist.fashionmnist 对象，而是一个所谓的 subset 对象！此时 subset 对象虽然仍然还存有 data 属性，但是内置的 target 和 classes 属性已经不复存在，

比如如果我们强行访问 valid_data 的 target 属性：

就会报如下错误：

'subset' object has no attribute 'target'

但如果我们在后续的代码中常常会将拆分后的数据集也默认为 dataset 对象，那么该如何做到代码的一致性呢？

这里有一个trick，那就是以继承 subset 类的方式的方式定义一个新的 customsubset 类，使新类在保持 subset 类的基本属性的基础上，拥有和原本数据集类相似的属性，如 targets 和 classes 等:

然后就引出了第二种划分方法，即通过初始化 customsubset 对象的方式直接对数据集进行划分（这里为了简化省略了shuffle的步骤）：

注意： customsubset 类的初始化方法的第二个参数 indices 为样本索引，我们可以通过 np.arange() 的方法来创建。

然后，我们再访问 valid_data 对应的 classes 和 targes 属性：

此时，我们发现可以成功访问这些属性了：

当然， customsubset 的作用并不只是添加数据集的属性，我们还可以自定义一些数据预处理操作。

我们将类的结构修改如下：

我们可以在使用样本前设置好数据预处理算子:

这样，我们再像下列这样用索引访问取出数据集样本时，就会自动调用算子完成预处理操作:

打印结果缩略如下：

(tensor([[[-0.4242, -0.4242, -0.4242, ......-0.4242, -0.4242, -0.4242, -0.4242, -0.4242]]]), 9)

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