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)。 ...
一般情况下,我们仅仅会配置 dataset, batch_size, shuffle, num_workers,pin_memory,drop_last这六个参数, 有时候对于一些复杂结构的数据集,还需要自定义collate_fn函数,其他参数一般使用默认值即可。 DataLoader除了可以加载我们前面讲的torch.utils.data.Dataset 外,还能够加载另外一种数据集 torch.utils.data.Iterab...
my_dataset=MyDataset() data_loader= DataLoader(dataset=my_dataset,batch_size=2,shuffle=True)if__name__=='__main__': my_dataset=MyDataset()print(my_dataset[0])#取第0个数据print(len(my_dataset))#数据数量foriindata_loader:print(i)#循环输出print(len(my_dataset))print(len(data_loader))#...
_dataset_fetcher = _DatasetKind.create_fetcher( self._dataset_kind, self._dataset, self._auto_collation, self._collate_fn, self._drop_last) 构造函数不复杂,在父类的构造器中执行了大量初始化属性,然后在自己的构造器中获得了一个self._dataset_fetcher。此时继续单步前进断点,发现程序进入到了父类的 ...
1:Dataset简介及用法 Dataset本质上就是一个抽象类,可以把数据封装成Python可以识别的数据结构。 Dataset类不能实例化,所以在使用Dataset的时候,我们需要定义自己的数据集类,也是Dataset的子类,来继承Dataset类的属性和方法。 Dataset可作为DataLoader的参数传入DataLoader,实现基于张量的数据预处理。
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__``, ...
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。
torch.utils.data.DataLoader类 DataLoader类源码如下。先看看__init__中的几个重要的输入:1、dataset,这个就是PyTorch已有的数据读取接口(比如torchvision.datasets.ImageFolder)或者自定义的数据接口的输出,该输出要么是torch.utils.data.Dataset类的对象,要么是继承自torch.utils.data.Dataset类的自定义类的对象。2、ba...
Dataset基类 PyTorch 读取图片,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。Dataset 类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它。 看一下源码: 这里有一个getitem函数,getitem函数接收一个index,然后返回图片数据和标签,这个index通常是指一个list的index,这个list的每个元素就包含了图...