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',transform=trans
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...
4. 使用 DataLoader 加载数据 DataLoader使得批量处理和随机打乱数据变得简单。以下是如何使用自定义数据集和DataLoader的示例: fromtorch.utils.dataimportDataLoader# 创建 CustomDataset 实例train_dataset=CustomDataset(root_dir='my_dataset/train',transform=transform)# 创建 DataLoader 实例train_loader=DataLoader(datase...
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):# ...
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: ...
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False ...
dataset = CustomDataset(data, labels)print(f"数据集大小: {len(dataset)}")print(f"第一个样本: {dataset[0]}") 2、DataLoader DataLoader是一个极其重要的工具,它封装了数据集并提供了一个可迭代对象。它简化了批量加载、数据shuffling和...
PyTorch提供了torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader两个类,用于加载和处理数据。Dataset类定义了数据集的结构,而DataLoader类则提供了批处理、多线程/进程加载等功能。 一、自定义Dataset 要设计自己的Dataset,你需要继承torch.utils.data.Dataset类,并实现__len__和__getitem__两个方法。__len__...
DataLoader是一个数据加载器,支持批量加载、数据打乱、多线程加载等功能。通过DataLoader,用户可以轻松实现数据的批量加载与处理。 二、DataSet与DataLoader的使用示例 2.1 DataSet的定义与实现 以下是一个简单的DataSet实现示例,用于加载二维数据集。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def...
PyTorch为我们提供的两个Dataset和DataLoader类分别负责可被Pytorhc使用的数据集的创建以及向训练传递数据的任务。如果想个性化自己的数据集或者数据传递方式,也可以自己重写子类。 Dataset是DataLoader实例化的一个参数,所以这篇文章会先从Dataset的源代码讲起,然后下一篇讲到DataLoader,关注主要函数,少细枝末节,目的是使...