import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderclass GetTrainTestData(Dataset):def __init__(self, input_len, output_len, train_rate, is_train=True):super().__init__()# 使用sin函数
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: # 创建DataLoader迭代...
def__len__(self):returnlen(self.samples)def__getitem__(self,idx):return(self.samples[idx])dataset=SampleDataset(1,100)dataset[100:120] 在这里插入图片描述 最后,将在自定义数据集上使用dataloader函数。将batch_size设为 12,并且还启用了num_workers =2的并行多进程数据加载。 代码语言:javascript 代码...
一般在类中首先需要写的是__init__方法,此方法用于对象实例化,通常用来提供类中需要使用的变量,可以先不写 class GetData(Dataset): def __init__(self): pass 我们可以先写__getitem__方法: class GetData(Dataset): def __init__(self): pass def __getitem__(self, idx): # 默认是item,但常改为...
1. 我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集。很多时候我们需要加载自己的数据集,这时候我们需要使用Dataset和DataLoader Dataset:是被封装进DataLoader里,实现该方法封装自己的数据和标签。 DataLoader:被封装入DataLoaderIter里,实现该方法达到数据的划分。
Dataset类是Pytorch官方定义的数据集接口,我们可以根据其要求创建自己的适应任意要求的数据接口。我们首先直接从官方给的代码入手,其中__getitem__和__len__子类是必须继承的,其实有这两部分,数据集也就可以直接使用了。 class Dataset(object): """An abstract class representing a Dataset. ...
再将dataset传入到Dataloader中,最后通过enumerate输出我们想要的经过shuffle的bachsize大小的feature和label数据 ps:这里DataLoader的源码就先不介绍了,比较多,如果读者们想一起读这个源码的可以留言,我闲下来再写一篇一起学习交流,共同进步。 三、自定义DataSet ...
第一，DataLoader则是把Dataset中的单个样本拼成一个个mini-batch，给神经网络使用。第二，DataLoader是...
二、使用DataLoader 要使用DataLoader加载数据,你需要创建一个DataLoader对象,并将自定义的Dataset对象作为参数传递给DataLoader。DataLoader还提供了许多其他参数,如batch_size、shuffle、num_workers等,以满足不同的需求。 以下是一个示例,展示如何使用DataLoader加载自定义的Dataset: batch_size = 64 transform = transforms...