getitem、len函数）。如果直接实例化Dataset和DataLoader，并不会运行，除非加上for循环遍历，才会正式运行...
DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) 在上面的示例中,我们创建了一个DataLoader对象,并将自定义的MyMNISTDataset对象作为参数传递给DataLoader。我们还设置了batch_size、shuffle和num_workers等参数。 三、drop_last参数 DataLoader的drop_last参数用于控制是否丢弃最后一个不完整的...
fromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def__init__(self,data_path):# 初始化数据集self.data=self.load_data(data_path)def__len__(self):# 返回数据集长度returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):# 根据索引获取数据returnself.data[idx]defload_data(self,data_path):# ...
torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last,num_workers) 参数含义如下: d a t a s e t \color{HotPink}{dataset} dataset: 加载torch.utils.data.Dataset对象数据 b a t c h _ s i z e \color{HotPink}{batch\_size} batch_size: 每个batch的大小 s h u f f l e \...
为了简化这一过程,PyTorch提供了Dataset和DataLoader两个核心概念。本文将详细解析这两个概念,并通过实例演示如何在实践中应用它们。 Dataset Dataset是PyTorch中用于表示数据集的抽象类。要实现自定义数据集,需要创建一个继承自torch.utils.data.Dataset的类,并实现其中的两个方法:__len__和__getitem__。 __len__...
4. 使用DataLoader加载数据 创建完自定义数据集之后,需要使用DataLoader来批量加载数据。DataLoader提供了多线程加载数据、打乱数据和数据预加载等功能,非常方便。 4.1 创建DataLoader 以下是创建DataLoader的示例: fromtorch.utils.dataimportDataLoader# 实例化自定义数据集dataset=CustomDataset(img_dir='path/to/images',tr...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None, *,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 在上述定义的CustomDataset基础上使用DataLoader对其进行遍历: ...
(一)Dataset类 例1:读取图片数据集 例2:读取并处理文本数据集 (二)DataLoader类 例:打包CIFAR10数据集 collate_fn参数 参考资料 写在前面 Pytorch读取数据涉及两个类:Dataset类 和 DataLoader类 Dataset类: 接收一个索引,并返回样本 需要被继承,并实现 __getitem__ 和 __len__ 方法 DataLoader类: 构建可迭代...
Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。 Dataset定义了数据集的内容,它相当于一个类似列表的数据结构,具有确定的长度,能够用索引获取数据集中的元素。 而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法,它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象,每次迭代输出一个batch的数据。 DataLoader能够控制batch...
2. torch.utils.data.DataLoader DataLoader(object)可用参数: dataset(Dataset): 传入的数据集 batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本 shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候,对数据进行重新排序 sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略,如果指定这个参数,那么shuffle必须为...