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Python中的Dataset和Dataloader详解_python_脚本之家
Dataset:负责可被Pytorch使用的数据集的创建 Dataloader:向模型中传递数据为什么要了解Dataloader 因为你的神经网络表现不佳的主要原因之一可能是由于数据不佳或理解不足。因此,以更直观的方式理解、预处理数据并将其加载到网络中非常重要。 通常,我们在默认或知名数据集(如 MNIST 或 CIFAR)上训练神经网络,可以...
www.jb51.net/python/293625g...htm 2024-6-2
PyTorch中torch.utils.data.DataLoader简单介绍与使用方法_python...
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y) # 对给定的 tensor 数据,将他们包装成 dataset loader = Data.DataLoader( # 从数据库中每次抽出batch size个样本 dataset=torch_dataset, # torch TensorDataset format batch_size=BATCH_SIZE, # mini batch size shuffle=True, # 要不要打乱数据 (打乱比较好) num...
www.jb51.net/article/252558.htm 2024-6-2
pytorch DataLoader的num_workers参数与设置大小详解_python_脚本之家
1、每次dataloader加载数据时:dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker,worker将它负责的batch加载进RAM。然后,dataloader从RAM中找本轮迭代要用的batch,如果找到了,就使用。如果没找到,就要num_...
www.jb51.net/article/2135...htm 2024-5-31
Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解_python_脚本之家
DataLoader完整的参数表如下:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=...
www.jb51.net/article/1780...htm 2024-5-23