1.Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
2.详解数据读取--Dataset,源码 Samper, Dataloader
3.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
Java 集合（3）-- Iterable接口源码级别详解
Iterable接口是Java集合框架中的顶级接口，通过实现此接口，源码集合对象能够提供迭代遍历每一个元素的源码能力。Iterable接口于JDK1.5版本推出，源码最初包含iterator()方法，源码规定了遍历集合内元素的源码jar是否属于源码标准。实现Iterable接口后，源码我们能够使用增强的源码for循环进行迭代。
Iterable接口内部定义了默认方法，源码如iterator()、源码forEach()、源码spliterator()，源码这些方法扩展了迭代和并行遍历的源码灵活性和效率。iterator()方法用于获取迭代器，源码而forEach()方法允许将操作作为参数传递，源码实现对每个元素的处理。spliterator()方法则是springaop源码解析为了支持并行遍历数据元素而设计，返回的是专门用于并行遍历的迭代器。
在Java 8中，forEach()方法的参数类型是java.util.function.Consumer，即消费行为接口，可以自定义动作处理元素。默认情况下，如果未自定义动作，迭代顺序与元素顺序保持一致。尝试分割迭代器（trySplit()）可以在多线程环境中实现更高效的并行计算，虽然实际分割不总是完全平均，但能有效提升性能。
Iterable接口的实现确保了快速失败机制，即在遍历过程中删除或添加元素会抛出异常，以确保数据一致性。这种方法虽然限制了某些操作，但维护了集合数据的提问 悬赏源码稳定性和可靠性。
总结而言，Iterable接口作为集合顶级接口，定义了迭代遍历的基本规范，通过实现此接口，集合类获得了迭代遍历的能力。它支持的默认方法如iterator()、forEach()和spliterator()，使得Java集合框架在迭代和并行处理方面更加灵活和高效。
详解数据读取--Dataset, Samper, Dataloader
在使用Pytorch进行模型训练时，数据读取过程常涉及到Dataset、Dataloader以及Sampler三个核心组件。通常情况下，我们自定义一个继承自Dataset的类来创建数据集，并作为Dataloader的初始化参数。Dataloader则根据初始化参数如batch_size和shuffle等完成数据加载。本文将深入解析这三个组件如何协同作用，app考勤源码完成数据读取任务。
在构建Dataloader时，两个关键参数sampler和batch_sampler及collate_fn通常被指定。sampler需要继承自torch.utils.data.Sampler类，而collate_fn通常是一个函数。未指定时它们具有默认值。数据读取流程是由Dataset、Dataloader和Sampler共同完成的。本文章将通过源码解析它们如何协同工作。
在理解Dataset、Dataloader和Sampler的联动之前，我们先对迭代器和生成器的概念进行梳理。迭代器iterator和可迭代对象iterable是Python中用于数据遍历的基础概念。一个iterable对象能够通过`iter()`函数获取其对应的iterator对象，而iterator对象在遍历时通过`next()`函数获取iterable中的下一个元素。实际上，linux 日志源码for循环的`in`操作符在背后依赖于iterable和iterator的相互作用。
生成器generator是一种特殊的迭代器，具有`yield`关键字，可以实现函数的暂停与恢复，非常适合用于生成序列数据。其操作方式类似于函数调用，但能暂停执行并在需要时恢复，生成序列数据。
在数据读取流程中，Dataloader创建的迭代器最终指向Dataset。具体实现中，Dataloader首先初始化一个iterator对象，通常基于自定义的Sampler。当使用for循环遍历Dataloader时，实际上在遍历这个迭代器。Sampler负责确定数据读取顺序，而Dataset提供实际的数据点。Dataloader内部实现了一个`_next_data()`函数，负责从Dataset中提取并打包成批次数据，再通过`collate_fn`处理，最终生成训练批次。
在Dataloader中，`_next_index()`函数用于获取下一个批次的索引。这些索引由Sampler生成，通常基于随机或顺序策略。获取索引后，Dataloader使用`_dataset_fetcher.fetch(index)`从Dataset中读取数据点。Dataset可能根据其类型（如`IterableDataset`或继承自`Dataset`的自定义类）实现具体的读取逻辑，通常通过`__getitem__`方法获取指定索引的数据。
最后，数据点通过`collate_fn`进行打包，确保批次中的数据结构一致，适应模型训练的需求。整个过程展示了Dataset、Dataloader和Sampler如何协同工作，从数据集读取数据点，确定读取顺序，到最终生成可用于模型训练的批次数据。
综上所述，理解Dataset、Dataloader和Sampler的协同作用是构建高效数据加载系统的关键。通过精心设计这些组件，可以显著提高数据处理效率，优化模型训练过程。
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
文@ 目录 0 前言 1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset 2 Sampler 3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process) 4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。 理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，DataLoader 负责加载和批处理数据。 1 Dataset Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。 Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。 Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。 2 Sampler Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。 3 DataLoader DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。 通过参数配置，如 batch_size、drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。 4 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。 3.2.2 关闭自动批处理 关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。 3.2.3 collate_fn collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。 5 多进程 多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。 6 单进程 单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。 7 锁页内存 (Memory Pinning) Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。 8 代码讲解 通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。
