在使用Pytorch训练神经网络时,最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输,...
继承的类是torch.utils.data.Dataset,主要包含三个方法:初始化__init__,获取图像__getitem__,数据集数量__len__。__init__方法中先通过find_classes函数得到分类的类别名(classes)和类别名与数字类别的映射关系字典(class_to_idx)。然后通过make_dataset函数得到imags,这个imags是一个列表,其中每个值是一个tuple...
class MyDataset(data.Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir # 根目录路径 self.transform = transform # 变换函数 self.classes = sorted(os.listdir(root_dir)) # 类别列表(按字母顺序排序) self.class_to_idx = {c: i for i,c in enumerate(self....
class_to_idx、imgs属性可以查看。 3、返回每一幅图的data、label fromtorchvision.datasetsimportImageFolder dataset=ImageFolder("E:/data/dogcat_2/train/")#获取路径,返回的是所有图的data、labelprint(dataset.class_to_idx)#查看类别名,及对应的标签。print(dataset.imgs)#查看路径里所有的图片,及对应的标签...
class text_dataset(Dataset): #需要继承Dataset类 def __init__(self, words, labels): self.words = words self.labels = labels def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): label = self.labels[idx]
这块主要学习pytorch得数据读取机制DataLoader和Dataset得运行机制,然后学习图像得预处理模块transforms得原理,最后基于上面得所学搞一个人民币二分类得任务。 1.pytorch得数据读取机制 这里得数据读取机制,很显然是位于数据模块得一个小分支,下面看一下数据模块得详细内容: ...
classes = train_dataset.classes # 类别编号 classes_index = train_dataset.class_to_idx print("类别名称",classes) print("类别编号",classes_index) # models.下有很多pytorch提供的训练好的模型 model = models.vgg16(pretrained=True) # 我们主要是想调用vgg16的卷积层,全连接层自己定义,覆盖掉原来的 ...
32train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx) 33valid_sampler = SubsetRandomSampler(valid_idx) 34 35# prepare data loaders (combine dataset and sampler) 36train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size,
classDataset(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__``, supporting integer indexing in range from 0 to len(self) exclusive. ...
train_idx,valid_idx=indices[split:],indices[:split] # define samplers for obtaining training and validation batches train_sampler=SubsetRandomSampler(train_idx) valid_sampler=SubsetRandomSampler(valid_idx) # prepare data loaders (combine dataset and sampler) ...