import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderclass GetTrainTestData(Dataset):def __init__(self, input_len, output_len, train_rate, is_train=True):super().__init__()# 使用sin函数返回10000个时间序列,如果不自己构造数据,就使用numpy,pandas等读取自己的数据为x...
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. ...
dataset = mydataset(a,b)print(dataset[0]）程序运⾏结果如下所⽰：(tensor([1, 2, 3, 4]), 1)3. 创建DataLoader DataLoader需要传⼊⼏个参数，先看⼀下官⽅的定义：常⽤到的⼏个参数解释如下：# dataset:数据集，传⼊我们刚才创建的数据集即可；# batch_size:每个batch的⼤⼩ # ...
将batch_size设为 12,并且还启用了num_workers =2的并行多进程数据加载。 代码语言:javascript 复制 from torch.utils.dataimportDataLoader loader=DataLoader(dataset,batch_size=12,shuffle=True,num_workers=2)fori,batchinenumerate(loader):print(i,batch) 通过几个示例了解了 PyTorch Dataloader 在将大量数据批量...
PyTorch提供了两个非常有用的类,Dataset和DataLoader,用于方便地处理数据集。本文将对这两个类进行详细解释,并通过实例展示它们的用法。 一、Dataset类 Dataset是PyTorch中用于表示数据集的一个抽象类。它提供了一些通用的方法,如len()和getitem(),分别用于获取数据集的大小和获取指定索引的数据样本。用户可以通过继承...
一般情况下我们不需要重写DataLoader类,只需要实例化就可以了。例如我们把上面创建好的Dataset实例——dataset传入到DataLoader中构建实例。 这里一定要注意,每个batch(子集)里的长度一定要一致,不然会报错“RuntimeError: each element in list of batch should be of equal size”。(这也就是为什么,在建立Dataset的...
len dataset=DiabetesDataset("diabetes.csv") train_loader=DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=2) dataset:传递数据集对象; batch_size:批大小(小批量的数量;shuffle:是否打乱数据; num_worker:读取Mini-Batch中数据时是否使用多线程,是否要并行,用几个并行进程读取数据。 注:在...
2、dataset: 负责根据index读取相应数据并执行预处理(负责处理索引index到样本sample映射的一个类) 3、dataloaderlter: 负责协调多进程执行dataset 4、dataloader:最顶层的抽象 通过index找出一条数据出来 index——>record 本文主要讲解的是dataset和 dataloader。
1 用法介绍 pytorch中常用类torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.TensorDataset对数据进行封装;常用类torch.utils.data.DataLoader对数据进行加载。具体的用法细节如下所示: 1.1 torch.utils.data.Dataset的用法 class Dataset(object): def __getitem__(self, index): ...