from torch.utils.data import DataLoader import torchvision.transforms as transforms 1. 2. 3. 4. 1、Dataset 在 torch.utils.data 无论是加载文本还是图像数据集,加载自定义数据集都需要他。官方提供的dataset则从torchvision里import。 2、DataLoader 在torch.utils.data 不管是文本还是图片都用这个包。 3、 ...
from torch.utils.data import Dataset import pandas as pd 1. 2. # 定义一个数据集 class BulldozerDataset(Dataset): '''数据集演示''' def __init__(self, csv_file): """实现初始化方法,在初始化的时候将数据读载入""" self.df=pd.read_csv(csv_file) def __len__(self): ''' 返回df的...
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 示例数据 X = torch.randn(100, 10) # 100个样本,每个10维 y = torch.randn(100, 1) dataset = TensorDataset(X, y) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True) 训练循环 python import torch.optim as optim criterion = n...
1#导入数据集的包2importtorchvision.datasets3#导入dataloader的包4fromtorch.utils.dataimportDataLoader5fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter67#创建测试数据集8test_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIRFA10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor())9#创建一个dataloader,设置批大...
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset # 示例数据 X = torch.randn(100, 10) # 100个样本,每个10维 y = torch.randn(100, 1) dataset = TensorDataset(X, y) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)
# 新建DataLoaderX类fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromprefetch_generatorimportBackgroundGeneratorclassDataLoaderX(DataLoader):def__iter__(self):returnBackgroundGenerator(super().__iter__()) 多使用向量化操作。向量化计算是一种特殊的并行计算方式。程序在同一时间内只执行一个操作,而并行计算可以在同一时间...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MyDataset(Dataset): def __init__(self, x_tensor, y_tensor): self.x = x_tensor self.y = y_tensor def __getitem__(self, index): return (self.x[index], self.y[index])
importtorch.optimasoptim fromtorch.utils.data.sampler importSubsetRandomSampler fromtorch.utils.dataimportDataset importtorchvision.transformsastransforms importmatplotlib.font_managerasfm importtorch importtorch.nn.functionalasF fromsklearn.metricsimportaccuracy_score, precision_score, recall_score, confusion_matri...
4.3 data.py 这里主要是将数据集中标签图片与原图进行匹配合并~具体步骤代码注释中有详解! import osfrom torch.utils.data import Datasetfrom utils import *from torchvision import transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])class MyDataset(Dataset):def __init__(self, path): #拿到标签...
f2=h5py.File('data.hdf5','r')## matrixAdset1=f2['dataset1'][:]## matrixBdset2=f2['group1']['dataset2'][:] 5. opencv主要是对图像进行分析操作 此工具主要对前期的图像数据进行预处理的工具,尤其是在进行病理WSI图像的处理时可以起到为图像的预处理节约大量的时间。其中重要的几个函数是: ...