(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...
第二，在Pytorch中以map style方式自定义的Dataset（包括init、getitem、len函数）。如果直接实例化Dataset...
3 dataloader 从上文中,我们知道了MyDataset这个类中的__getitem__的返回值,应该是某一个样本的数据和标签(如果是测试集的dataset,那么就只返回数据),在梯度下降的过程中,一般是需要将多个数据组成batch,这个需要我们自己来组合吗?不需要的,所以PyTorch中存在DataLoader这个迭代器(这个名词用的准不准确有待考究)。 ...
这种灵活性使得Dataset类能够处理各种数据格式和来源。 代码示例: import torchfrom torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels):self.data = dataself.labels = labels def __len__(self...
一、Dataset的使用 这里说到的Dataset其实就是,torch.utils.data.Dataset类 ,换句话说我们需要创建一个Dataset类,使用类的继承就可以了。既然是继承类,那么肯定会修改一些父类(torch.utils.data.Dataset类 )的方法来适应我们的真实数据和逻辑。而我们主要要重写的就是,__init__(),__len__(),__getitem__(),...
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__...
x, y = self.dataset[self.indices[item]]returnx, y 事实上,自定义Dataset类的使用远不限于训练集和测试集的拆分(我们这里仅仅是用训练集和测试集的拆分来举个例子),还可以用于许多CV、NLP的数据集自定义。所有自定义的数据集在重写了__getitem__方法和__len__方法后,那么我们就可以使用torch.utils.data....
PyTorch 中的 Dataset 类是一个抽象类,它可以用来表示数据集。 我们通过继承 Dataset 类来自定义数据集的格式、大小和其它属性,后面就可以供 DataLoader 类直接使用。其实这就表示,无论使用自定义的数据集,还是官方为我们封装好的数据集,其本质都是继承了 Dataset 类。
Pytorch的Dataset类是一个抽象类,源码如下,其内部有三个魔法方法: class Dataset(object):"""An abstract class representing a Dataset. All other datasets should subclass it. All subclasses should override ``__len__``, that provides the size of the dataset, and ``__getitem__``, ...
DataLoader通常会结合ImageFolder和transforms类(即构建Dataset过程)一起使用,这两个类已经在此前文章中专题说明过: 1. DataLoader的功能 根据DataLoader的官方文档说明,将从以下5个方面说明DataLoader的功能: 1.1 可处理映射式/可迭代式数据集 PyTorch 的DataLoader能够处理两种形式的数据集:映射式数据集(map-style)和可...