torch.utils.data.Sampler 是PyTorch 中的一个抽象基类,用于定义从数据集中抽取样本的方式。主要是设置挑选策略,如按顺序挑选、随机挑选、按类别分概率挑选等等,这些都可以通过自定义sampler实现。 Sampler 类的关键方法 _iter_ 方法作用:返回一个迭代器,该迭代器会产生数据集中的样本索引。 _len_ 方法作用:返回迭代...
所有的map形式的数据集需要继承torch.utils.data.Dataset(*args, **kwargs)。所有子类重写上述两个方法即可。__len__()返回的长度可以用于判断数据集的数量和Dataloader Sampler使用。 Iterable-style datasets:继承自IterableDataset并重写了__iter__()方法,是一个关于所有数据样本的可迭代对象,这种类型的数据集特别...
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.IterableDataset 它是一种实现__iter__()来获取数据的 Dataset,这种类型的数据集特别适用于以下情况:随机读取代价很大甚至不大可能,且 batch size 取决于获取的数据。其接口定义如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classIterableDataset(Dataset[T_co]):def__iter__(self)...
昵称:python我的最爱 园龄:6年10个月 粉丝:157 关注:3 +加关注 随笔档案 使用__iter__, __getitem__来模拟数据处理部分 importtorch.utils.dataclassModel():def__init__(self, animal_list): self.animal_list=animal_list#根据迭代batch_size进行返回def__getitem__(self, index): root= {'A': se...
1.通过torch.utils.data.random_split划分7:3 继承torch.utils.data.Dataset类 实例化Dataset类 划分训练集和测试集 生成数据迭代器data_iter 利用iter进行训练 2.通过sklearn直接划分五折,再加载 划分五折并存储 继承Dataset类 实例化Dataset类并用DataLoader生成数据迭代器 ...
其实说着了些都没用,因为在训练代码里是感觉不到这些操作的,只会看到通过DataLoader就可以获取一个batch的数据,这是触发去读取图片这些操作的是DataLoader里的__iter__(self)(后面再讲)。 2 构建Dataset子类 下面我们构建一下Dataset的子类,叫他MyDataset类: ...
item = next(data_iter, None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 0 1 2 3 4 1. Pytorch使用DataLoader from torch.utils.data import DataLoader data = [i for i in range(100)] # 定义数据集,需要是一个可迭代的对象 """ 定义dataloader,其接受三个重要的参数 ...
dataloader= DataLoader(dataSet, batch_size=3, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)### 类似于迭代器### 批量获取数据有两种方式#方式1dataiter =iter(dataloader) imgs, label=next(dataiter)print(imgs.size()) show=transforms.ToPILImage() ...
root="data", train=True, download=True, transform=ToTensor(), target_transform = Lambda(lambday: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1)) ) test_data = datasets.FashionMNIST( root="data", ...