from torch.utils.data import Dataset class YourDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 1.DataLoader 轻松地加载数据...
torchvision.datasetsDatasets 拥有以下API: __getitem__ __len__ Datasets都是torch.utils.data.Dataset的子类,所以,他们也可以通过torch.utils.data.DataLoader使用多线程(python的多进程)。 举例说明:torch.utils.data.DataLoader(coco_cap, bat torch模块python安装 ...
我们接下来定义Dataloader对象用于加载这两个数据集: train_dataloader=DataLoader(training_data,BATch_size=64,shuffle=True) test_dataloader=DataLoader(test_data,batch_size=64,shuffle=True) 那么这个train_dataloader究竟是什么类型呢? print(type(train_dataloader))# <class 'torch.utils.data.dataloader.DataLoade...
浏览完整代码 来源:test_dataloader.py 项目:RichieMay/pytorch 示例21 def setUp(self, length=3, factor=10, count=1000000, seed=None, dtype=torch.float64, device=None): '''Set up the test values. Args: length: Size of the vector. factor: To multiply the mean and standard deviation. count...
format(epoch+1, num_epochs, loss.data[0]) ) # if epoch % 5 == 0: # vutils.save_image( # output.data, # join(RESULTS_DIR, '/image_{}.png'.format(epoch)) # ) torch.save(autoencoder.state_dict(), join(MODELS_DIR, 'autoencoder.pth')) return...
在实际应用中,通常需要处理自定义数据集,并使用数据加载器(DataLoader)来加载数据。 以下是一个示例,演示了如何创建自定义数据集和数据加载器: from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 自定义数据集类 class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, targets): ...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from PIL import Image root = "F:/!BiliBili/!Py/AI/cnn_bili/mnist_data/" # ---准备数据--- def default_loader(path): return Image.open(path).convert('RGB') class MyDataset(Dataset): # txt是路径和文件名 def __init...