Pytorch 创建一个带有起始和结束参数的 zarr 数组生成器，用于 Pytorch 数据加载器

在本文中，我们将介绍如何创建一个使用 Pytorch 数据加载器（Pytorch Dataloader）的生成器，并且可以指定起始和结束参数来加载 zarr 数组。

什么是 Pytorch 数据加载器（Pytorch Dataloader）？

Pytorch 是一个用于机器学习的开源深度学习库。Pytorch 数据加载器（Pytorch Dataloader）是一个用于批量加载和预处理数据的工具。它可以自动并行地加载数据，并且可以在训练过程中随机化数据的顺序。

创建一个基本的 Pytorch 数据加载器

首先，让我们创建一个基本的 Pytorch 数据加载器，以加载 zarr 数组。假设我们的 zarr 数组是包含图像数据的数据集。

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class ZarrDataset(Dataset):
    def __init__(self, zarr_array):
        self.zarr_array = zarr_array

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

    def __getitem__(self, idx):
        image = self.zarr_array[idx]
        return image

zarr_array = ...  # 读取 zarr 数组

dataset = ZarrDataset(zarr_array)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

上面的代码中，我们首先定义了一个自定义的数据集类 ZarrDataset，它使用传入的 zarr 数组初始化。该类需要实现 __len__ 和 __getitem__ 方法来指定数据集的总长度和获取指定索引数据的逻辑。

接下来，我们将 ZarrDataset 实例化为 dataset，并使用 DataLoader 创建一个 Pytorch 数据加载器 dataloader。我们指定了批量大小为 32，并使用 shuffle=True 随机化了数据的顺序。

添加起始和结束参数

现在，我们可以扩展我们的数据集类 ZarrDataset，添加起始和结束参数来加载指定范围的 zarr 数组。

class ZarrDataset(Dataset):
    def __init__(self, zarr_array, start_idx, end_idx):
        self.zarr_array = zarr_array
        self.start_idx = start_idx
        self.end_idx = end_idx

    def __len__(self):
        return self.end_idx - self.start_idx

    def __getitem__(self, idx):
        image = self.zarr_array[self.start_idx + idx]
        return image

start_idx = 100
end_idx = 500
dataset = ZarrDataset(zarr_array, start_idx, end_idx)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)