torch.utils.data.ConcatDataset: 用于连接多个ConcatDataset数据集 torch.utils.data.ChainDataset: 用于连接多个IterableDataset数据集,在IterableDataset的__add__()方法中被调用 torch.utils.data.Subset: 用于获取指定一个索引序列对应的子数据集 class Subset(Dataset[T_co]): dataset: Dataset[T_co] indices: Se...
使用torch.utils.data.Subset或分布式加载工具DistributedSampler。 📊 总结:DataLoader 的关键点 🚀 行业趋势与未来展望 随着数据量的不断增长,更高效的分布式数据加载工具将成为主流。此外,基于DataLoader的优化(如预加载缓存和异步加载)正在快速发展。
要想对torch.utils.data.Dataset进行切片,需要创建Subset对象: importtorch indices = [0,1]# or indices = np.arange(2)data_0to1 = torch.utils.data.Subset(data, indices)print(type(data_0to1))# <class 'torch.utils.data.dataset.Subset'> Subset对象同样支持单元素索引操作且不支持切片: print(dat...
为了确保数据集的随机性,通常需要打乱数据。 # 打乱数据集torch.manual_seed(42)# 为了可复现性,设置随机种子dataset=torch.utils.data.Subset(dataset,torch.randperm(len(dataset)).tolist()) 1. 2. 3. torch.randperm: 生成一个随机排列的序列,用于打乱数据集。 4. 确定训练和测试集的比例 设定划分比例,比...
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=2, subset="training", seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size)与TensorFlow Image相似，PyTorch Vision也是PyTorch框架中用于图像处理的重要组件。它同样提供了丰富的图像...
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=2, subset="training", seed=123, image_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size)此外，与TensorFlow Image相似，PyTorch Vision也是PyTorch框架中用于图像处理机器学习任务的重要组件。import...
为了方便演示，我们使用通过使用torch.utils.data.Subset，在指定的索引处创建一个子集，只是用部分数据训练加快演示速度。train_dataset_coronal = Dataset(data=train_files_coronal, transform = train_transforms)train_loader_coronal = DataLoader(train_dataset_coronal, batch_size = 1, shuffle = True)val_...
{ "train": torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(train_indices), num_workers=num_workers), "test": torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=torch.utils.data.SubsetRandomSampler(test_indices), num_...
from torch.utils.data import DataLoader,TensorDatasetimport torchinfo from models importLSTMModel from utils import classify_hour, train_model, evaluate_model, evaluate_model_with_dataloader # Setting Configuration Variables fig_size = (16, 4) ...
shuffled_indices = torch.randperm(n_samples) # 第一步是拆分索引 train_indices = shuffled_indices[:-n_val] val_indices = shuffled_indices[-n_val:] train_indices, val_indices 输入[ ]: from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler ...