PyTorch DataLoader完整指南｜從基礎到應用，錯誤處理全解析│Pythonプログラミングの世界

1 1. 前言
- 1.1 閱讀本文您將學到：
2 2. 什麼是 DataLoader？其角色與重要性
3 3. Dataset 與 DataLoader 的關係
4 4. DataLoader 的基本用法
5 5. 如何建立自訂 Dataset
6 6. 進階技巧與最佳實踐
7 7. 常見錯誤與對應解決方法
8 8. 實作範例：資料前處理與模型訓練的應用
9 9. 總結與下一步行動

1. 前言

PyTorch 是目前非常受歡迎的深度學習框架之一，廣泛應用於研究與實務領域。特別是為了更有效率地處理資料前處理與迷你批次管理，PyTorch 提供了一個名為「DataLoader」的工具。

本文將詳細說明 PyTorch 中 DataLoader 的功能與使用方式，包括如何建立自訂資料集。此外，也會介紹常見錯誤與對應的解決方法，對於初學者到中階使用者都非常實用。

閱讀本文您將學到：

PyTorch 中 DataLoader 的基本功能與使用範例
如何建立自訂資料集及其應用
常見錯誤與解決對策

如果您是剛開始接觸 PyTorch 的新手，或是在資料處理上遇到瓶頸的使用者，請務必閱讀到最後。

2. 什麼是 DataLoader？其角色與重要性

DataLoader 是什麼？
PyTorch 的 DataLoader 是一種從資料集中高效提取資料，並以適合模型訓練的方式提供資料的工具。其主要功能包括以下幾點：

迷你批次處理: 可將大型資料分成較小的批次，讓處理更符合 GPU 記憶體容量。
隨機打亂功能: 可隨機打亂資料順序，降低過度擬合的風險。
平行處理: 可使用多個執行緒同時載入資料，有效縮短訓練時間。

為什麼需要 DataLoader？
在機器學習中，資料前處理與批次處理是非常常見的任務。如果全靠人工管理，會非常耗時且容易使程式碼變得複雜。使用 DataLoader 可以帶來以下好處：

高效率的資料管理: 自動完成批次分割與順序控制。
高度自訂化: 可根據任務需求輕鬆實作資料轉換與處理。
良好的通用性: 不依賴資料型態或格式，能處理多樣的資料集。

3. Dataset 與 DataLoader 的關係

Dataset 類別的角色
Dataset 類別是 PyTorch 中資料管理的基礎，透過它可以方便地載入與自訂資料集。

Dataset 的主要特點

資料儲存: 將資料有效地儲存在記憶體或硬碟中。
資料存取功能: 提供以索引方式取得資料的機制。
可自訂擴充: 支援使用者自訂資料集的建立方式。

以下是 PyTorch 內建的 Dataset 使用範例：

from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

與 DataLoader 的搭配使用
Dataset 定義的是「資料本身」，而 DataLoader 則是將這些資料送入模型的橋樑。

以下是剛才的 MNIST 資料集搭配 DataLoader 使用的範例：

from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

如上所示，DataLoader 負責從 Dataset 中擷取資料，並以批次方式提供給模型，是一個非常方便的介面。

4. DataLoader 的基本用法

本章將說明 PyTorch 中 DataLoader 的實際使用方式。透過掌握基本語法與設定參數，您可以培養實戰技能。

1. DataLoader 的基本語法

以下是 DataLoader 的基本範例程式碼：

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

# 範例資料
data = torch.randn(100, 10)  # 100筆樣本，每筆10個特徵
labels = torch.randint(0, 2, (100,))  # 標籤為 0 或 1

# 使用 TensorDataset 建立資料集
dataset = TensorDataset(data, labels)

# 設定 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

重點說明:

TensorDataset: 將資料與標籤配對，方便管理。
batch_size=32: 每批處理32筆資料。
shuffle=True: 每個 epoch 隨機打亂資料順序，防止模型過度擬合。

2. DataLoader 的主要參數與設定

DataLoader 提供以下常用的重要參數：

參數	說明	使用範例
`batch_size`	每次處理的樣本數。	`batch_size=64`
`shuffle`	是否隨機打亂資料順序，預設為 False。	`shuffle=True`
`num_workers`	讀取資料時使用的子程序數量，預設為 0（單執行緒）。	`num_workers=4`
`drop_last`	若最後一個 batch 小於 batch_size，是否捨棄它。	`drop_last=True`
`pin_memory`	是否將資料加載到固定記憶體中，加快傳輸到 GPU 的速度。	`pin_memory=True`（當使用 GPU 時建議設為 True）

使用範例:
以下是開啟平行處理與固定記憶體的設定方式：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)

3. 從 DataLoader 取得資料的範例

以下示範如何從 DataLoader 中取出每個 batch 的資料：

for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
    print(f"Batch {batch_idx+1}")
    print("Inputs:", inputs.shape)  # 顯示資料的形狀
    print("Targets:", targets.shape)  # 顯示標籤的形狀

這段程式碼會逐一處理每個 batch 的資料與標籤。

inputs.shape: 例如 (32, 10)，顯示每個 batch 的資料形狀。
targets.shape: 顯示對應的標籤形狀。

4. 為什麼要隨機打亂資料？

DataLoader 的 shuffle=True 選項會將資料順序隨機排列，具有以下優點：

避免偏差學習: 若每次都以相同順序訓練，模型可能會對特定模式過度擬合。
提升泛化能力: 隨機化資料順序，有助於模型學習更多樣的特徵。

5. 如何建立自訂 Dataset

在 PyTorch 中，除了使用內建的標準資料集之外，有時我們也需要使用自己準備的資料。這種情況下，我們可以建立自訂 Dataset，並搭配 DataLoader 使用。本節將詳細說明建立自訂 Dataset 的步驟。

1. 需要自訂 Dataset 的情境

以下是您可能需要自訂 Dataset 的幾種常見情況：

使用特殊格式的資料: 例如圖片、文字或 CSV 檔案等，非內建資料集格式。
想要自動進行資料前處理: 像是資料標準化、篩選或轉換。
標籤結構較複雜: 例如多個標籤、或同時包含圖像與文字的複合資料。

2. 自訂 Dataset 的基本結構

建立自訂 Dataset 時，需要繼承 torch.utils.data.Dataset 並實作以下三個方法：

__init__: 初始化資料集，通常在這裡讀取檔案與進行前處理。
__len__: 回傳資料集中樣本的數量。
__getitem__: 根據索引回傳對應的資料與標籤。

3. 自訂 Dataset 的實作範例

以下是一個讀取 CSV 檔案並建立自訂 Dataset 的範例：

範例：使用 CSV 檔案建立 Dataset

import torch
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, csv_file):
        # 讀取 CSV 檔
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        # 分離特徵與標籤
        self.features = self.data.iloc[:, :-1].values
        self.labels = self.data.iloc[:, -1].values

    def __len__(self):
        # 回傳樣本數
        return len(self.features)

    def __getitem__(self, idx):
        # 取出指定索引的資料與標籤
        sample = torch.tensor(self.features[idx], dtype=torch.float32)
        label = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)
        return sample, label

重點說明:

__init__: 在初始化中讀取 CSV 並分開特徵與標籤。
__len__: 告知 DataLoader 有多少資料可以使用。
__getitem__: 傳回對應索引的資料與標籤，格式為 Tensor。

4. 搭配 DataLoader 使用

以下是將上述自訂 Dataset 搭配 DataLoader 的範例：

# 建立 Dataset 實例
dataset = CustomDataset(csv_file='data.csv')

# 設定 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 資料取得範例
for inputs, labels in dataloader:
    print("Inputs:", inputs.shape)
    print("Labels:", labels.shape)

重點說明:

batch_size=32: 每個批次處理 32 筆資料。
shuffle=True: 在每個 epoch 隨機排列資料順序。

透過上述方法，您可以彈性地管理各種資料格式的自訂資料集。

5. 進階範例：處理圖片資料的 Dataset

以下是一個處理圖片與標籤的自訂 Dataset 範例：

from PIL import Image
import os

class ImageDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_dir, transform=None):
        self.image_dir = image_dir
        self.image_files = os.listdir(image_dir)
        self.transform = transform

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

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.image_dir, self.image_files[idx])
        image = Image.open(img_path)

        # 圖片轉換處理
        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        # 根據檔名設定標籤（範例為二分類）
        label = 1 if 'dog' in img_path else 0
        return image, label

重點說明:

圖片轉換: 使用 transform 進行 resize、normalize 等處理。
標籤產生: 根據圖片檔名進行簡易標籤分類。

6. 進階技巧與最佳實踐

本節將介紹如何進一步活用 PyTorch 的 DataLoader，透過進階技巧提升資料處理效率與彈性，幫助您更專業地應用於實際專案。

1. 使用平行處理加速資料讀取

問題點:
當資料集很大時，單一程序讀取資料會變得非常慢。尤其處理圖片或音訊資料時，讀取過程容易成為瓶頸。

解決方案:
設定 num_workers 參數，讓多個程序同時載入資料，以加速處理。

範例：使用多個程序的 DataLoader

from torch.utils.data import DataLoader

# 設定 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)

for batch in dataloader:
    # 資料處理
    pass

重點說明:

num_workers=4: 使用 4 個子程序並行讀取資料，可根據系統性能調整。
注意事項: 若在 Windows 環境中，記得使用 if __name__ == '__main__': 避免多程序錯誤。

2. 最佳化記憶體使用效率

問題點:
當使用 GPU 訓練模型時，若資料從 CPU 傳輸至 GPU 的速度太慢，會影響整體效能。

解決方案:
設定 pin_memory=True，讓資料載入至固定記憶體，加快資料傳輸速度。

範例：啟用固定記憶體加速傳輸

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, pin_memory=True)

重點:

使用 GPU 訓練時特別有效，若只使用 CPU 則不必設定。

3. 使用 Sampler 控制資料選取

問題點:
在資料分布不均（例如分類不平衡）時，單純使用 shuffle 難以控制訓練效果。

解決方案:
使用 Sampler 來自訂資料的抽樣策略。

範例：使用 WeightedRandomSampler 處理不平衡資料

from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

# 建立每個樣本的權重（假設 0 類少、1 類多）
weights = [0.1 if label == 0 else 0.9 for label in dataset.labels]
sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=len(weights), replacement=True)

# 設定 DataLoader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)

重點:

不平衡資料處理: 透過調整樣本出現機率，改善學習表現。
自訂抽樣策略: 可根據任務需求，設計條件式的抽樣邏輯。

4. 使用資料擴增技術提高模型準確率

問題點:
當資料集太小時，模型容易過擬合，泛化能力下降。

解決方案:
對圖片或文字進行「資料擴增（Data Augmentation）」以增加資料多樣性。

範例：使用 torchvision.transforms 擴增圖片

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),   # 隨機水平翻轉
    transforms.RandomRotation(10),      # 隨機旋轉 10 度以內
    transforms.ToTensor(),              # 轉為 Tensor
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))# 標準化處理
])

重點:

資料擴增是防止過擬合、提升泛化能力的重要方法。
可搭配自訂 Dataset 彈性應用不同的轉換流程。

5. 處理大型資料集的批次與分散式訓練

問題點:
當資料集龐大時，容易造成記憶體不足或訓練時間過長。

解決方案:
使用「批次處理（Batch Processing）」與「分散式訓練（Distributed Training）」加速訓練。

範例：使用 DistributedSampler 進行分散式訓練

from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler

sampler = DistributedSampler(dataset)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)

重點:

在多 GPU 或多機系統中，可使用分散式學習平衡計算負載。
搭配 Sampler，可有效控制每個訓練節點讀取的資料範圍。

7. 常見錯誤與對應解決方法

雖然 PyTorch 的 DataLoader 十分方便，但在實際使用中仍可能遇到各種錯誤。本節將整理常見的錯誤訊息、可能的原因，以及對應的解決方案。

1. 錯誤一：記憶體不足（Out of Memory）

錯誤訊息：

RuntimeError: CUDA out of memory.

可能原因：

batch size 設定過大。
嘗試一次處理高解析度圖片或龐大的資料集。
GPU 記憶體未正確釋放。

解決方法：

降低 batch size：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

使用較輕量的模型或資料型別（如半精度）：

model.half()
inputs = inputs.half()

手動釋放 GPU 記憶體：

import torch
torch.cuda.empty_cache()

啟用 pin_memory 以優化資料傳輸：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, pin_memory=True)

2. 錯誤二：平行處理出錯

錯誤訊息：

RuntimeError: DataLoader worker (pid 12345) is killed by signal: 9

可能原因：

num_workers 設定過高，超過系統資源上限。
資料加載過重或發生資源衝突。

解決方法：

減少 num_workers 數量：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=2)

將資料切分為多份或分批載入。
在 Windows 環境中，加入保護程式碼：

if __name__ == '__main__':
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=2)

3. 錯誤三：資料格式錯誤

錯誤訊息：

IndexError: list index out of range

可能原因：

__getitem__ 嘗試存取不存在的索引。
__len__ 回傳的長度與實際資料不一致。

解決方法：

確認 __len__ 是否正確：

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

在 __getitem__ 中加上邊界檢查：

def __getitem__(self, idx):
    if idx >= len(self.data):
        raise IndexError("Index out of range")
    return self.data[idx]

4. 錯誤四：資料型別錯誤（TypeError）

錯誤訊息：

TypeError: default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists; found <class 'str'>

可能原因：

自訂 Dataset 傳回的資料格式不符合 Tensor 格式。

解決方法：

將資料轉換為 Tensor：

import torch

def __getitem__(self, idx):
    feature = torch.tensor(self.features[idx], dtype=torch.float32)
    label = torch.tensor(self.labels[idx], dtype=torch.long)
    return feature, label

使用自訂的 collate 函數處理非標準格式：

def custom_collate(batch):
    inputs, labels = zip(*batch)
    return torch.stack(inputs), torch.tensor(labels)

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, collate_fn=custom_collate)

5. 錯誤五：隨機性與結果不一致

錯誤訊息：

Randomness in shuffling produces inconsistent results.

可能原因：

未設定隨機種子，導致每次執行結果不一致。

解決方法：

設定隨機種子（seed）以確保重現性：

import torch
import numpy as np
import random

def seed_everything(seed=42):
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)

seed_everything(42)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

8. 實作範例：資料前處理與模型訓練的應用

本節將透過實際範例說明如何使用 PyTorch 的 DataLoader 來處理資料並訓練模型。我們將使用經典的 CIFAR-10 圖片分類資料集，示範整個訓練流程。

1. 資料集下載與前處理

首先下載 CIFAR-10 資料集並進行必要的前處理：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 資料轉換（資料擴增 + 標準化）
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 隨機水平翻轉
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),  # 隨機裁切
    transforms.ToTensor(),  # 轉換為 Tensor
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 標準化處理
])

# 載入訓練與測試資料集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

重點說明：

資料擴增： 使用隨機翻轉與裁切來增加樣本多樣性。
標準化： 將圖片像素值正規化至 -1～1 範圍，加速訓練。
CIFAR-10： 小型圖片分類資料集，共 10 個分類。

2. 設定 DataLoader

接下來建立 DataLoader，以批次方式讀取資料：

from torch.utils.data import DataLoader

# 設定訓練與測試的 DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True)

重點說明：

batch_size： 每個 batch 處理 64 筆資料。
shuffle： 訓練資料打亂，測試資料保持原順序。
num_workers： 使用 4 個執行緒讀取資料。

3. 建立模型

定義一個簡單的卷積神經網路（CNN）：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

重點說明：

卷積層（Conv2d）： 提取圖像特徵。
池化層（MaxPooling）： 降低資料維度與位置敏感度。
全連接層（Linear）： 用於最終的分類。

4. 模型訓練

使用訓練資料進行模型訓練：

import torch.optim as optim

# 使用 GPU（如可用）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = CNN().to(device)

# 設定損失函數與優化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 訓練迴圈
for epoch in range(10):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()

    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}")

重點說明：

裝置設定： 若有 CUDA 裝置，則使用 GPU 加速。
Adam 優化器： 提供自動學習率調整與快速收斂。
交叉熵損失： 適用於分類問題。

5. 模型評估

使用測試資料來評估模型準確率：

model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f"Test Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")

重點說明：

eval 模式： 關閉 dropout 等訓練專用設定。
準確率計算： 統計預測正確的比例。

9. 總結與下一步行動

在本教學中，我們從基礎到實戰，全面介紹了 PyTorch 中 DataLoader 的使用方法。最後讓我們一起回顧重點，並提供後續學習的方向。

1. 重點回顧

第1～4章：

DataLoader 的基礎： 說明 DataLoader 的功能與如何簡化資料管理與前處理流程。
與 Dataset 的搭配： 使用內建與自訂 Dataset 的方式靈活整合資料處理流程。

第5～6章：

自訂 Dataset 建立方法： 學會處理非標準資料格式（如圖片、CSV等），並提供可執行的範例。
進階技巧與最佳實踐： 探討平行處理、記憶體最佳化、資料抽樣與資料擴增等技術。

第7～8章：

常見錯誤與排除方式： 提供實際錯誤訊息、原因與對應的修正方案，提升問題處理能力。
實作範例： 從 CIFAR-10 圖片分類任務中，完整展示資料載入、模型訓練與評估流程。

2. 實務應用建議

① 嘗試修改並擴充程式碼
本文提供的範例屬於基礎模板，實際開發中情況會更複雜。您可以依照下列建議進行擴充：

加入更多資料擴增技術，減少過擬合。
使用學習率調整器（scheduler）、正則化（如 Dropout）提高泛化能力。
若資料量龐大，考慮使用分散式訓練來提升效率。

② 嘗試不同的資料集
除了 MNIST 和 CIFAR-10，您也可以挑戰以下資料集：

圖片分類： ImageNet、COCO。
自然語言處理： IMDB、SNLI、TREC 等。
語音辨識： Librispeech、Common Voice。

③ 練習調整超參數
DataLoader 中的 batch_size、num_workers 等參數會直接影響訓練速度與資源使用效率。多嘗試不同組合以找出最適配置。

④ 改變模型架構
除了 CNN，還可嘗試以下常見模型以增進理解：

RNN / LSTM： 適用於時序資料與語言模型。
Transformer： 適用於 NLP 任務的高效模型。
ResNet / EfficientNet： 在圖像分類中表現優異的深度模型。

3. 下一步學習建議

① 善用 PyTorch 官方文件
想進一步掌握 API 細節或了解新功能，建議參考官方文件：

PyTorch 官方文件

② 動手做實戰專案
將本篇學到的技巧應用在實際專案中，例如：

圖片分類應用： 開發一個簡易的 Web App 或行動應用。
自然語言處理： 製作情感分析系統或聊天機器人。
強化學習： 建立遊戲 AI 或最適化模型。

③ 分享與交流
將您的程式碼發布至 GitHub 或參加 Kaggle 比賽，與其他開發者互相學習並提升實力。

4. 結語

DataLoader 是 PyTorch 中資料處理與訓練效率提升的關鍵工具。本文從基礎觀念、應用實例到錯誤排除，為初學者與中階使用者提供一套完整的學習地圖。

重點總結：

DataLoader 提供高效的資料管理與模型輸入流程。
自訂 Dataset 能處理任何格式的資料集。
搭配進階技巧如平行處理、資料擴增、sampler 可大幅提升訓練效率與模型表現。
透過實作範例，學會從資料預處理到模型訓練與評估的全流程。

若您正準備踏入 PyTorch 的機器學習與深度學習領域，希望這篇文章能成為您實作與思考的起點。持續學習與實踐，未來將能掌握更複雜的模型設計與應用技巧。

PyTorch DataLoader完整指南｜從基礎到應用，錯誤處理全解析

1. 前言

閱讀本文您將學到：

2. 什麼是 DataLoader？其角色與重要性

3. Dataset 與 DataLoader 的關係

4. DataLoader 的基本用法

1. DataLoader 的基本語法

2. DataLoader 的主要參數與設定

3. 從 DataLoader 取得資料的範例

4. 為什麼要隨機打亂資料？

5. 如何建立自訂 Dataset

1. 需要自訂 Dataset 的情境

2. 自訂 Dataset 的基本結構

3. 自訂 Dataset 的實作範例

4. 搭配 DataLoader 使用

5. 進階範例：處理圖片資料的 Dataset

6. 進階技巧與最佳實踐

1. 使用平行處理加速資料讀取

2. 最佳化記憶體使用效率

3. 使用 Sampler 控制資料選取

4. 使用資料擴增技術提高模型準確率

5. 處理大型資料集的批次與分散式訓練

7. 常見錯誤與對應解決方法

1. 錯誤一：記憶體不足（Out of Memory）

2. 錯誤二：平行處理出錯

3. 錯誤三：資料格式錯誤

4. 錯誤四：資料型別錯誤（TypeError）

5. 錯誤五：隨機性與結果不一致

8. 實作範例：資料前處理與模型訓練的應用

1. 資料集下載與前處理

2. 設定 DataLoader

3. 建立模型

4. 模型訓練

5. 模型評估

9. 總結與下一步行動

1. 重點回顧

2. 實務應用建議

3. 下一步學習建議

4. 結語

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