1. 导入大型数据集的挑战
在现代深度学习中，一个模型通常需要大量的数据来训练。通常这些数据集非常大，甚至达到几千GB的规模，比如常用的ImageNet数据集。因此，如何导入这些大型数据集变得越来越重要。
pytorch是一个非常受欢迎的深度学习框架，提供了一些方便导入大型数据集的工具。在本文中，我们将讨论如何使用pytorch来导入大型图片数据集。
2. torchvision.datasets.ImageFolder
pytorch中内置了一些方便的数据集处理工具，其中，torchvision.datasets.ImageFolder是处理图片数据集非常方便的工具。这个工具类可以将图片数据集按文件夹分类，每个文件夹包含同一类别的图片。使用这个工具类，可以快速地读取一个大型图片数据集。
首先，我们需要下载一个示例数据集来演示。在pytorch中，内置了一个示例数据集CIFAR10，它包含10个类别的图片，每个类别有5000张训练图片和1000张测试图片。我们可以使用以下代码来下载并解压缩数据集：
import torchvision
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True)
这个代码将CIFAR10数据集下载到本地文件夹./data中，将训练数据和测试数据分别存储在train_dataset和test_dataset中。
接下来，我们需要使用torchvision.datasets.ImageFolder来读取数据集。使用这个工具类时需要指定数据集路径，这个路径应该是包含各个类别文件夹的路径。例如，我们可以将CIFAR10的训练数据集路径指定为'./data/train'，然后使用以下代码读取训练数据集：
import torchvision.datasets as datasets
train_dataset = datasets.ImageFolder(root='./data/train',
transform=torchvision.transforms.ToTensor())
在这个代码中，我们指定了数据集路径root='./data/train'，同时使用了ToTensor()变换将图片转换为tensor格式。使用这个变换是因为在pytorch中，模型需要读取的是tensor格式的数据。
使用torchvision.transforms中提供的预处理函数还可以使用多种其他变换，如resize、normalize等。可以根据自己的需求使用不同的变换。
２.1 使用Dataloader加载数据
使用torchvision.datasets.ImageFolder读取数据集后，可以直接将其作为输入传入模型。但是，为了更好地利用cpu与gpu并行计算的优势，通常建议使用Dataloader来加载数据集。
Dataloader是pytorch中的一个重要工具，它可以将数据集分割成多个batch，并自动实现数据的预取和缓存。使用Dataloader时，需要指定batch size、数据预处理方式等参数。
下面的代码演示如何使用Dataloader从读取的数据集中加载训练数据：
from torch.utils.data import DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=8)
在这个代码中，我们将读取的train_dataset作为输入，指定了batch size=64、每个batch是否需要乱序、以及num_workers=8表示使用8个线程加载数据集。
使用Dataloader加载的数据集可以直接输入到模型中进行训练。此外，由于使用了Dataloader，代码执行效率也会得到显著提高。
3. 总结
本文介绍了使用pytorch来导入大型图片数据集的方法，主要使用了torchvision.datasets.ImageFolder和Dataloader两个工具。使用这些工具可以方便快速地读取大型图片数据集，并实现数据预处理和批量加载，以提高模型训练效率。
当然，对于不同的应用场景，可能需要使用不同的数据处理方式。这里所介绍的方法只是其中的一种。希望本文对读者有所启发，能够在实际应用中灵活运用。