Dataset、DataLoader DataLoader:batch_size=2,shuffle=True shuffle 的意义在于打乱数据,提供随机性。 Dataset 是一个抽象类,不能直接实例化,我们要自定义自己的数据类并继承 Dataset。由于我们的数据类的实例要作为参数放到 DataLoader 类里面返回一个数据生成器,所以继承了 Dataset 的数据类要至少实现下面三个方法: ...
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_size划分成很多个“子数据集”,每个“子数据集”中的元素数量就是batch_size。 DataLoader为什么要把Dataset划分成多个”子数据集“呢?因为...
样本总数:87,batchsize=8 (样本不能被batchsize整除) ● drop_last = True:1(epoch) = 10(iteration) ● drop_last = False:1(epoch)= 11(iteration) 2.2 Dataset torch.utils.data.Dataset 功能:Dataset抽象类,所有自定义的Dataset需要继承它,并且必须复写__getitem__()。 ● Dataset:用来定义数据从哪里...
(一)Dataset类 (二)DataLoader类 (三)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: 构建可迭代的数据装载器 要给定 dataset 和 batch_size (一)Dataset类 Datase...
然后,我们指定了每个批次中的样本数量(batch_size=32)、在每个epoch开始时打乱数据(shuffle=True)以及使用4个子进程加载数据(num_workers=4)。最后,在训练循环中,我们遍历data_loader,每次迭代返回一个批次的数据和标签,然后进行模型训练和反向传播等操作。 总结 通过Dataset和DataLoader两个类,我们可以轻松地在PyTorch...
DataLoader在PyTorch中扮演着重要的角色，它的格式如下：当你处理一个包含1000个样本的训练数据集，并且设置batch_size为10时，Dataloader将生成100个批次。这表示每一次迭代，模型会接收10个样本进行处理。值得注意的是，当dataset的大小不能被batch_size整除时，Dataloader的最后一个批次可能会有所不同。
classDataLoader(object):def__init__(self, dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) 可以看到初始化参数里有两种sampler:sampler和batch_sampler,都默认为...
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, multiprocessing_context=None) 其中的参数含义为:
dataset:要从中加载数据的数据集。 batch_size:每个批要装载多少样本数据。 shuffle:设置为True可以在每个 epoch 重新洗牌数据。 sampler:定义从数据集中提取样本的策略。 batch_sampler:与sampler功能类似,但一次返回一批索引。 num_worker:要使用多少子进程装载数据。“0”表示数据将在主进程中加载。
data_size = 30 # 样本数 gpus = [0, 1, 2] # GPU索引 rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size), batch_size=batch_size, shuffle=True) model = Model(input_size, output_size) # Multi-GPUS操作 model = nn.DataParallel(model, device_ids=gpus) ...