以下是 Dataset和 DataLoader的核心源码,省略了为了提升性能而引入的诸如多进程读取数据相关的代码。 代码语言:javascript 复制 importtorchclassDataset(object):def__init__(self):pass def__len__(self):raise NotImplementedError def__getitem__(self,index):raise NotImplementedErrorclassDataLoader(object):def__in...
DataLoader是一个能够提供批量数据的迭代器,方便我们对数据进行批量处理。下面是DataLoader类的简化源码: ```python class DataLoader(object): def __init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False): self.dataset = dataset self.batch_size = batch_size self.shuffle = shuffle def __iter__(self):...
classDataLoader(object):r""" Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides single- or multi-process iterators over the dataset. Arguments: dataset (Dataset): dataset from which to load the data. batch_size (int, optional): how many samples per batch to load (default: 1). ...
2,Dataset和DataLoader的功能分工 上述第1个步骤确定数据集的长度是由 Dataset的__len__方法实现的。 第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的sampler和batch_sampler参数指定的。 sampler参数指定单个元素抽样方法,一般无需用户设置,程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样,shuffle...
Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。 Dataset定义了数据集的内容,它相当于一个类似列表的数据结构,具有确定的长度,能够用索引获取数据集中的元素。 而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法,它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象,每次迭代输出一个batch的数据。
Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。 Dataset定义了数据集的内容,它相当于一个类似列表的数据结构,具有确定的长度,能够用索引获取数据集中的元素。 而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法,它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象,每次迭代输出一个batch的数据。