(self, animal_list): self.animals_name=animal_list self.m=Model(self.animals_name) self.model=torch.utils.data.DataLoader( self.m,#构造两个self.m的输出结果batch_size=2, shuffle=True#idx 是随机值)def__iter__(self):fori, datainenumerate(self.model):yielddata animals= Animal(['dog','...
Step 2:使用 DataLoader 加载数据 🚀 通过DataLoader来包装Dataset: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torch.utils.dataimportDataLoader # 定义 DataLoader dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=2,shuffle=True,num_workers=2)# 遍历 DataLoaderforbatchindataloader:print(batch) 输出示例:...
在Python中,我们可以使用torch.utils.data.DataLoader来加载数据。假设我们有两个数据集dataset1和dataset2,我们可以分别创建两个dataloader,并使用zip函数来同时从这两个dataloader中取数据。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 创建dataset1和dataset2dataset1=...dataset2=...# 创建dataloader1和dataloader...
pythontorch.utils.data.DataLoader使⽤⽅法 PyTorch中数据读取的⼀个重要接⼝是torch.utils.data.DataLoader，该接⼝定义在dataloader.py脚本中，只要是⽤PyTorch来训练模型基本都会⽤到该接⼝，该接⼝主要⽤来将⾃定义的数据读取接⼝的输出或者PyTorch已有的数据读取接⼝的输⼊按照batch size封装...
from torch.utils.data.dataloader import DataLoader dataset = MyDataset() # 第一步:构建 Dataset 对象 dataloader = DataLoader(dataset) # 第二步:通过Dataloader来构建迭代对象 num_epoches = 100 for epoch in range(num_epoches): for i, data in enumerate(dataloader): ...
DataLoader完整的参数表如下: class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) shuffle:设置为True的时候,每个世代...
举一个简单的例子,使用 DataLoader 产生多个批次的数据集的例子,用法自行百度,这里就简单举个例子而已。 简单例子 例子的内容大概是,①创建一个数据集 Dataset,②用 DataLoader 包装这个数据集,③获取所有批次的数据。 获取的数据格式如下,本来数据格式为 3*10 的数组,一次获取两个 项,应该是得到一个 3*2 的...
numpy() for data in dataloader]) 在这个示例中,我们首先使用列表推导式将每个数据点转换为NumPy数组,然后使用torch.stack()函数将这些数组堆叠成一个张量。 总的来说,将数据加载器中的数据转换为数组形式是一个相对简单的任务。我们只需要遍历数据加载器中的所有数据点,并将它们存储在一个列表或张量中。然后,...
importtorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader#测试数据集test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor,download=True) test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True,num_workers=0,drop_last=False) ...
在PyTorch中,DataLoader是一个非常有用的工具,它可以帮助我们轻松地实现多线程数据加载。 首先,我们需要定义一个自定义的数据集类,该类需要继承自torch.utils.data.Dataset。在这个类中,我们需要实现两个主要的方法:__len__和__getitem__。__len__方法返回数据集的大小,而__getitem__方法根据给定的索引返回对应...