3.4 常见的torchvision.transforms图片操作 PyTorch通过torch.utils.data对一般常用的数据加载进行了封装,可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图像数据集,包括前面使用过的CIFAR-10,ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集,可通过torchvision.datasets方便的调用。 1.自定义数据集Datase...
DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True) testloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=4, shuffle=False) 在这个示例中,我们首先导入了必要的库和模块。然后,我们定义了一个预处理步骤(将图像转换为张量并进行归一化)。接下来,我们使用load_dataset()方法加载了CIFAR-10数据...
3.1 使用DataLoader from torch.utils.data import DataLoader training_data = myDataset(...) test_data = myDataset(...) train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) # 一般测试集不打乱 没有意义 test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False) t...
可下载的数据集(如上面的 CIFAR-10)是 torch.utils.data.Dataset 的子类。PyTorch 中的数据集类包括 TorchVision、Torchtext 和 TorchAudio 中的可下载数据集,以及实用数据集类(如 torchvision.datasets.ImageFolder),它将读取带标签图像的文件夹。您还可以创建自己的数据集子类。 实例化数据集时,我们需要告诉它一些...
它提供了多种常见的数据集类,如MNIST、CIFAR-10等。 使用方法: #导入需要使用的数据集类 fromimportMNIST #创建数据集对象 dataset=MNIST(root='data/', train=True, transform=None, download=True) 参数说明: -root:数据集文件保存的目录。 -train:指定加载训练集还是测试集。 -transform:对数据集进行预处理...
PyTorch | 保存和加载模型教程 预测时加载和保存模型加载和保存一个通用的检查点(Checkpoint) 在同一个文件保存多个模型采用另一个模型的参数来预热模型(Warmstaring Model) 不同设备下保存和加载模型 1...优化器对象(torch.optim)同样也是有一个状态字典,包含的优化器状态的信息以及使用的超参数。...(che...
(test_data, bundle_num, user_bundle_mat, 0, False) train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=4) test_loader = data.DataLoader(test_dataset, batch_size=99 + 1, shuffle=False, num_workers=0) ub_graph, ui_graph, bi_graph = ...
开发者ID:renqianluo,项目名称:NAO_pytorch,代码行数:36,代码来源:test_cifar.py 示例4: main ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from torch import utils [as 别名]# 或者: from torch.utils importload[as 别名]defmain():ifnottorch.cuda.is_available(): ...
(self.data_dir, 'train'), transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) # train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # train_loader = torch.utils.data.DataLoader...
https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html 0. DataLoader .1. Map-style Dataset .2. Iterable-style dataset 1. Available Datasets 2. Generic Dataloader 2.1. ImageFolder 2.2. DatasetFolder 3. Examples Learning Resources __EOF__ 本文作者: liu-dongdong 本文链接: https://www.cnblo...