Numpy 如何使用Numpy加载.npy文件作为pytorch的数据集，为深度学习任务提供更加丰富的数据

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy加载.npy文件作为pytorch的数据集，为深度学习任务提供更加丰富的数据。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy文件简介

Numpy是一款针对Python语言的科学计算库，能够处理大规模的矩阵和数组计算，与机器学习密切相关。在Numpy中，我们可以将数据存储在.npy格式的文件中，通过加载这些文件，我们可以快速地获取数据，进行下一步的深度学习分析。

加载数据

在pytorch中，我们可以使用DataSet和DataLoader类来加载数据。在加载数据之前，我们需要安装pytorch和numpy库，并将数据存储在.npy文件格式中。

import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class NumpyDataset(Dataset):
    def __init__(self, npy_path):
        data = np.load(npy_path)
        self.data = torch.from_numpy(data['data'])
        self.label = torch.from_numpy(data['label'])

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index], self.label[index]

    def __len__(self):
        return len(self.label)

npy_path = 'data.npy'
dataset = NumpyDataset(npy_path)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

这段代码将.npy文件加载到了名为dataset的数据集中，并使用DataLoader将数据分成小批次进行训练。在加载.npy文件时，我们可以使用np.load函数将数据读入内存中，并对其中的数据和标签进行处理，将其转换为pytorch中的张量类型，便于后续的深度学习任务。

实例

现在我们来看一个实例。假设我们需要使用MNIST数据集进行手写数字识别，我们可以将数据集处理为.npy格式，并使用上述代码进行加载。

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml(name='mnist_784')
data = mnist.data.reshape((-1, 1, 28, 28)).astype(np.float32) / 255
label = mnist.target.astype(np.int64)

indices = np.random.permutation(len(data))
train_index, val_index = indices[:60000], indices[60000:]

train_data = {'data': data[train_index], 'label': label[train_index]}
val_data = {'data': data[val_index], 'label': label[val_index]}

np.save('train.npy', train_data)
np.save('val.npy', val_data)

上述代码使用sklearn库中的函数读取MNIST数据集，并将其转换为.npy格式。同时，由于MNIST数据集中每个样本为28×28像素大小的灰度图像，我们需要将其reshape为(1, 28, 28)的格式，并将数据归一化到[0, 1]范围内。接着，我们随机打乱数据，并将其分为训练集和验证集，分别保存为train.npy和val.npy文件。

最后，我们可以使用以下代码来加载训练集数据：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from numpy_dataset import NumpyDataset

np_file = 'train.npy'
dataset = NumpyDataset(np_file)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

for batch_idx, (data, target) in enumerate(dataloader):
    # do something...