from torch.utils.data import ConcatDataset # 创建两个简单的数据集dataset1 = CustomDataset(torch.randn(50, 5), torch.randint(0, 2, (50,)))dataset2 = CustomDataset(torch.randn(30, 5), torch.randint(0, 2, (30,))) # 合...
2. 创建 Dataset 类 我们需要创建一个继承自torch.utils.data.Dataset的自定义数据集类。这个类主要定义如何加载图像和标签。下面是一个示例代码: importosimportpandasaspdfromPILimportImagefromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,transform=None):self.root_dir=roo...
def__getitem__(self,index):returnself.data[index]def__len__(self):returnlen(self.data)# 创建数据集实例并加载到DataLoader dataset=CustomDataset(data)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=2) 上述代码将数据集分成大小为32的批次(batches),并且并行地使用2个线程(num_wor...
您如何使用它们？这取决于您拥有的数据类型。 对于表格数据，PyTorch的默认DataLoader可以使用TensorDataset。 这是围绕训练所需的张量的轻量级包装，通常是X（或特征）和Y（或标签）张量。data_set = TensorDataset(train_x, train_y)train_batches = DataLoader(data_set, batch_size=1024, shuffle=False)然后，您可...
as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset class Custom...
Iterable: # See NOTE [ Custom Samplers and IterableDataset ] sampler = _InfiniteConstantSampler() else: # map-style if shuffle: # Cannot statically verify that dataset is Sized # Somewhat related: see NOTE [ Lack of Default `__len__` in Python Abstract Base Classes ] sampler = Random...
10% 正类# 创建数据集和分层采样器dataset=CustomDataset(data,labels)num_samples_per_class=200sampler=StratifiedSampler(labels,num_samples=num_samples_per_class)# 使用 DataLoaderdata_loader=DataLoader(dataset,batch_size=32,sampler=sampler)# 打印每批次的标签分布forbatch_data,batch_labelsindata_loader:...
definit(self, loader=default_loader): 这个里面一般要初始化一个loader(代码见上面),一个images_path的列表,一个target的列表 defgetitem(self, index): 这里吗就是在给你一个index的时候,你返回一个图片的tensor和target的tensor,使用了loader方法,经过 归一化,剪裁,类型转化,从图像变成tensor ...
from torchvision.ioimportread_imageclassCustomImageDataset(Dataset):def__init__(self,annotations_file,img_dir,transform=None,target_transform=None):self.img_labels=pd.read_csv(annotations_file)self.img_dir=img_dir self.transform=transform self.target_transform=target_transform ...
这个进阶可以看:WRITING CUSTOM DATASETS, DATALOADERS AND TRANSFORMS,他是用人脸图片作为数据和人脸特征点作为标签。 pytorch的优点 1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;2.设计追求最少的封装;3.设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4.与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续...