1.一般在任务中我们先对数据进行读入,然后再process阶段使用各种途径生成需要使用的mask,attention,labelmask等,都存在dataset中,方便再训练过程中使用dataloader 2.为了方便得到不同的训练和组织数据,一般再nlp任务中会使用自定义的vocab字母表,实现的基本功能包括id和word、label的互相转换,对于word也可以用tokenizer实现...
利用Image.open对图片进行读取,img类型为Image,mode=‘RGB’ 用transform对图片进行处理,里面可能有什么 标准化(减均值除以标准差),随机剪裁什么的(后面会细说) 这样Mydataset就构建好了,剩下的操作就交给DataLoader,在DataLoader中,会触发Mydataset中的getitem函数读取一张图片的数据和标签,并将多个图片拼接成一个batch...
datasets.CIFAR10("./dataset", download=True, train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) # 加载测试集,batch_size=64 意味着每次从test_data中取64个数据进行打包 test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False) # 实例化...
classRMBDataset(Dataset):def__init__(self,data_dir,transform=None):""" rmb面额分类任务的Dataset :param data_dir: str, 数据集所在路径 :param transform: torch.transform,数据预处理 """self.label_name={"1":0,"100":1}self.data_info=self.get_img_info(data_dir)# data_info存储所有图片路径...
构建Dataset 数据加载通常使用Pytorch提供的DataLoader,在此之前,需要构建自己的数据集类,在数据集类中,可以包含transform一些数据处理方式。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self, txt_path...
把这两个transforms操作作为参数传给Dataset,在Dataset的__getitem__()方法中做图像增强。 具体代码段如下: def __getitem__(self, index):path_img, label = self.data_info[index]img = Image.open(path_img).convert('RGB') # 0~255if self.transform is not None:img = self.transform(img) # 在...
apply(lambda x: [int(_i) for _i in x.split(',')]) train[['love', 'joy', 'fright', 'anger', 'fear', 'sorrow']] = train['emotions'].values.tolist() 构建数据集数据集的标签一共有六个: class RoleDataset(Dataset): def __init__(self,texts,labels,tokenizer,max_len): self....
])# 加载图像数据集dataset= datasets.ImageFolder(root='path/to/data', transform=transform) 7.自定义操作 7.1 自定义损失函数 介绍:你可以通过继承torch.nn.Module类来创建自定义的损失函数。 简单使用: importtorchimporttorch.nnasnn# 自定义损失函数类classCustomLoss(nn.Module): ...
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0,
transform = transforms.Compose([ # 将PIL图片转为Tensor transforms.ToTensor(), # 归一化,分别为均值和标准差 transforms.Normalize((0.1307, ), (0.3081, )) ]) # 训练集数据 train_dataset = datasets.MNIST(root = '../dataset/mnist/', train = True, download = True, transform = transform) ...