PyTorch DataLoader 数据加载深度解析
本篇深入剖析 PyTorch DataLoader 的 next_data 数据加载流程，揭秘其高效数据迭代背后的机制。
DataLoader 迭代流程：
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初始化迭代器: 调用
iter(dataloader)创建迭代器， DataLoader 内部会实例化一个_MultiProcessingDataLoaderIter对象。 -
获取数据批次: 调用
next(dataloader_iterator)获取下一批数据。
a. 工作进程请求数据: _MultiProcessingDataLoaderIter 内部维护多个工作进程，每个进程通过管道从主进程获取数据索引。
b. 主进程准备数据: 主进程根据索引从 Dataset 中获取数据，并进行必要的预处理，如数据增强、张量转换等。
c. 数据传输: 主进程将处理好的数据批次放入队列。
d. 工作进程读取数据: 工作进程从队列中读取数据批次，用于模型训练。
- 迭代结束: 当所有数据遍历完毕后，抛出
StopIteration异常，结束迭代。
关键机制:
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多进程加速: DataLoader 利用多进程机制并行处理数据，提高数据加载效率，充分利用 CPU 资源。
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预读取机制: DataLoader 会预先读取下一批数据，避免模型训练等待数据加载，提升训练速度。
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数据队列: DataLoader 使用队列进行数据传输，实现主进程和工作进程之间的异步通信，防止数据阻塞。
总结:
DataLoader 通过多进程、预读取和数据队列等机制实现了高效的数据加载，为 PyTorch 模型训练提供了强大的数据支持。