Label = Label.reshape(10,1)# 创建子类classCustomDataset(Dataset):# 初始化,定义数据内容和标签def__init__(self, Data, Label):self.Data = Dataself.Label = Label# 返回数据集大小def__len__(self):returnlen(self.Data)# 得到数据内容和标签def__getitem__(self, index): data = torch.LongTenso...
Dataset类主要是用于原始数据的读取或者基本的数据处理(比如在NLP任务中常常需要把文字转化为对应字典ids,这个步骤就可以放在Dataset中执行)。DataLoader,是进一步对Dataset的处理,Dataset得到的数据集你可以理解为是个"列表"(可以根据index取出某个特定位置的数据),而DataLoder就是把这个数据集(Dataset)根据你设定的batch_...
Pytorch读取图片,主要通过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。源码如下: 上图中,我们重点关注一下getitem函数,它接收一个index,然后返回图片数据和标签,这里index通常指的是一个list,list的每个元素包含了图片数据的路径和标签信息。 2 制作图片数据的索引 这一步其实就是制作...
index是一个索引,这个索引的取值范围是要根据__len__这个返回值确定的,在上面的例子中,__len__的返回值是4,所以这个index会在0,1,2,3这个范围内。 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...
target = self.target[index]returnimg,targetdef__len__(self):returnlen(self.images) 我们看一下代码,自定义Dataset只需要最下面一个class,继承自Dataset类。有三个私有函数 definit(self, loader=default_loader): 这个里面一般要初始化一个loader(代码见上面),一个images_path的列表,一个target的列表 ...
2. Dataset 和 Dataloader 功能概览 2.1 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,不可以实例化,但是可以通过构建这个抽象类的子类来创建数据集。 重要方法(且必须改写): getitem__():传入指定的索引index后,该方法能够根据索引返回对应的单个样本及其对应的标签(以元组形式) ...
另外BatchSampler与其他Sampler的主要区别是它需要将Sampler作为参数进行打包,进而每次迭代返回以batch size为大小的index列表。也就是说在后面的读取数据过程中使用的都是batch sampler。 Dataset Dataset定义方式如下: 代码语言:txt 复制 class Dataset(object): ...
PyTorch 读取其他的数据,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候,也会经常看到dataset这个东西的存在。Dataset类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它。 先看一下源码: 这里有一个__getitem__函数,__getitem__函数接收一个index,然后返回图片数据...
# 获取metafile的行数 local_rank_index = self.get_local_index(dataset_size, self.rank, self...
有了index之后,将index输入到Dataset当中去获取data,代码中会进入dataset_fetcher.fetch()函数。 3、点击功能区中的step_into,进入到fetch.py文件的_MapDatasetFetcher()类当中,在这个类里面实现了具体的数据读取,具体代码如下。代码中调用了dataset,通过输入一个索引idx返回一个data,将一系列的data拼接成一个list。