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Pytorch的torch.utils.data中Dataset以及DataLoader示例详解_python_脚...

torch.utils.data.DataLoaderPyTorch 中用于批量加载数据的工具类。它接受一个数据集对象(如 torch.utils.data.Dataset 的子类)并提供多种功能,如数据加载、批量处理、数据打乱等。 以下是 torch.utils.data.DataLoader 的常用参数和功能: dataset : 数据集对象,可以是 torch.utils.data.Dataset 的子类对象。 bat...
www.jb51.net/python/296067i...htm 2024-6-11

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 2024-6-7

浅谈PyTorch的数据读取机制Dataloader与Dataset_python_脚本之家

3)使用DataSet中自定义的getitem()方法,基于Sampler返回的索引列表读取相应数据和标签,并拼接成新的列表数据。 事实上,PyTorch的数据读取经过了诸多函数的跳转。在for循环中首先调用了“DataLoader”,进而使用Sampler、Dataset和getitem解决“数据读哪些?从哪读?怎么读?”的问题。 最后,我们提供一份PyTorch中DataLoader数据...
www.jb51.net/python/293634s...htm 2024-6-10

PyTorch中torch.utils.data.DataLoader实例详解_python_脚本之家

1、dataset:(数据类型 dataset) 输入的数据类型,这里是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。 2、batch_size:(数据类型 int) 批训练数据量的大小,根据具体情况设置即可(默认:1)。PyTorch训练模型时调用数据不是一行一行进行的(这样太没效率),而是一捆一捆来的。这里就是定义每次喂给神经网络多少行数据,如果...
www.jb51.net/article/2638...htm 2024-6-11

pytorch DataLoaderj基本使用方法详解_python_脚本之家

DataLoader的基本使用方法可以总结为以下四个步骤: 定义数据集 首先需要定义数据集,这个数据集必须能够满足PyTorch Dataset的要求,具体而言就是包括在Python内置库中的torch.utils.data.Dataset抽象类中定义了两个必须要实现的接口——__getitem__和len。其中,__getitem__用于返回相应索引的数据元素,只有这样模型才能对其...
www.jb51.net/article/281926.htm 2023-4-21

pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批处理的方法_python_脚本之...

pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门。 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说)。 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: ...
www.jb51.net/article/1670...htm 2024-6-5

Pytorch数据读取之Dataset和DataLoader知识总结_python_脚本之家

Dataset和DataLoader都是Pytorch里面读取数据的工具.现在对这两种工具做一个概括和总结,对正在学习Pytorch的小伙伴们很有帮助,需要的朋友可以参考下− 目录 一、前言 二、Dataset 三、DatasetLoader 四、将Dataset数据和标签放在GPU上(代码执行顺序出错则会有bug) 一、前言 确保安装 scikit-image numpy 二、Dataset ...
www.jb51.net/article/2130...htm 2024-6-11

Pytorch如何加载自己的数据集(使用DataLoader读取Dataset)_python_脚...

1.Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集 很多时候我们需要加载自己的数据集,这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset:是被封装进DataLoader里,实现该方法封装自己的数据和标签。 DataLoader:被封装入DataLoaderIter里,实现该方法达到数据的划分。 2.Dataset 阅读源码后,我们可以指导,继承该方法必须实现两个方法...
www.jb51.net/article/2700...htm 2024-6-10

Pytorch加载数据集的方式总结及补充_python_脚本之家

一、自己重写定义(Dataset、DataLoader) 目前我们有自己制作的数据以及数据标签,但是有时候感觉不太适合直接用Pytorch自带加载数据集的方法。我们可以自己来重写定义一个类,这个类继承于 torch.utils.data.Dataset,同时我们需要重写这个类里面的两个方法 _ getitem__ () 和__ len()__函数。 如下所示。这两种方法如...
www.jb51.net/article/2678...htm 2024-6-10

pytorchdataloader 的sampler 参数详解_python_脚本之家

1. dataloader() 初始化函数 def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None): ...
www.jb51.net/article/261392.htm 2024-6-5