1. Dataset 和 DataLoader用途 2. 内置的数据集 2.1. 第一步:可视化(可选,但非常建议) 2.2. 第二步:加载内置的 Dataset 2.3. 第三步:DataLoader 2.3.1. num_workers 2.3.2. collate_fn 函数:用于定制化batch的输出 2.4. 实战:NLP任务的典型处理过程(非常重要) 2.4.1. 可视化 2.4.2. Dataset 2.4.3. ...
importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):# 构造函数def__init__(self,data_tensor,target_tensor):self.data_tensor=data_tensor self.target_tensor=target_tensor# 返回数据集大小def__len__(self):returnself.data_tensor.size(0)# 返回索引的数据与标签def__getitem__(s...
在训练或验证过程中,我们可以通过迭代dataloader来获取批量的数据。每次迭代,dataloader会返回一个包含数据和标签的元组,我们可以利用这些数据进行模型的训练或验证操作。 四、总结 Dataset和Dataloader是PyTorch中数据读取机制的核心组件。Dataset定义了数据集的结构和访问方式,而Dataloader则提供了数据的批量加载、多线程/进程...
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.It...
0,Dataset和DataLoader功能简介 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...
一、 DataLoader torch.utils.data.Dataloader 功能:DataLoader类位于Pytorch的utils类中,构建可迭代的数据装载器。我们在训练的时候,每一个for循环,每一次iteration,就是从DataLoader中获取一个batch_size大小的数据的。 • dataset:Dataset类,决定数据从哪读取及如何读取 ...
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)。
两次结果不同,这是因为shuffle=True,dataset中的index不再是按照顺序从0到3了,而是乱序,可能是[0,1,2,3],也可能是[2,3,1,0]。 【个人感想】 Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: ...
DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心。 2.1 DataLoader torch.utils.data.DataLoader DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_works=0,clollate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None) ...
DataLoader类定义了以下参数: dataset:需要加载的数据集,可以是以上定义的自定义数据集类。batch_size:每个batch的大小。 shuffle:指定是否打乱数据集。 num_workers:使用多少个进程来进行数据加载。 下面是一个示例,展示了如何使用DataLoader加载数据集: 创建数据集 ...