getitem、len函数）。如果直接实例化Dataset和DataLoader，并不会运行，除非加上for循环遍历，才会正式运行...
(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...
from torch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):def__init__(self):self.data=torch.tensor([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5],[4,5,6]])self.label=torch.LongTensor([1,1,0,0])def__getitem__(self,index):returnself.data[index],self.label[index]def__len__(self):return...
DataLoader的作用就是构建一个数据装载器, 根据我们提供的batch_size的大小, 将数据样本分成一个个的batch去训练模型,而这个分的过程中需要把数据取到,这个就是借助Dataset的getitem方法。 这样也就清楚了,如果我们想使用Pytorch读取数据的话,首先应该自己写一个MyDataset,这个要继承Dataset类并且实现里面的__getitem__(...
class DataLoader(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)
DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心; 2.1) DataLoader (1)torch.utils.data.DataLoader 功能:构建可迭代的数据装载器; dataset:Dataset类,决定数据从哪里读取及如何读取; batchsize:批大小; num_works:是否多进程读取数据; shuffle:每个epoch是否乱序; ...
fromtorch.utils.dataimportDataLoader myDataloader=DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=2) 这个myDataloader就是DataLoader的实例,已经被分为了2个数据为一个batch,接下来我们打印一下每个batch(由于我们只有4句话,2个样本为一个batch那么其实就只有2个batch,所以可以打印来看看)。
pytorch-Dataset-Dataloader 目录 pytorch-Dataset-Dataloader data.Dataset data.DataLoader 总结 参考资料 pyTorch为我们提供的两个Dataset和DataLoader类分别负责可被Pytorh使用的数据集的创建以及向训练传递数据的任务。 data.Dataset torch.utils.data.Dataset是一个表示数据集的抽象类。任何自定义的数据集都需要继承这个...
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__...
PyTorch提供的torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset允许你使用预下载的数据集或自己制作的数据。Dataset用于存储样本及其相应的标签,而DataLoader能为数据集提供一个迭代器,以便于访问样本。 PyTorch域库提供了许多预加载的数据集(如FashionMNIST),且都是torch.utils.data.Dataset的子类。你可以在这里...