接下来,我们将创建一个数据集类,它继承自PyTorch的Dataset类,并实现get_item方法来返回一个样本及其标签。在这个方法中,我们可以加载图像并将其转换为张量,同时将标签转换为张量。最后,我们可以使用PyTorch的DataLoader工具来读取数据集并进行批处理。在这些步骤中,我们需要注意一些重点词汇或短语,例如get item、读取图片...
首先自定义Dataset必须要写一个继承from torch.utils.data import Dataset的类,其中除了init方法以外还有两个方法,__getitem__()和__len__(),可以这么理解:在使用pytorch自带的Dataloader把Dataset包裹起来调用的时候,会认为这个Dataset一共有的数据量就是__len__()的返回值,比如Dataloader的batch参数为8,即一次读取...
Dataset类是Pytorch中图像数据集中最为重要的一个类,也是Pytorch中所有数据集加载类中应该继承的父类。其中父类中的两个私有成员函数必须被重载,否则将会触发错误提示: 其中__len__应该返回数据集的大小,而__getitem__应该编写支持数据集索引的函数,例如通过dataset[i]可以得到数据集中的第i+1个数据。 在继承了这...
1.2 Iterable-style Dataset 需要继承torch.utils.data.IterableDataset 需要覆写一个方法 __iter__(self) 本质上是一个可迭代对象,通过 next(dataset) 调用__iter__(self) 方法返回数据集的下一个 item 2 Sampler Sampler 本质上是迭代器,用于产生数据集的索引值序列。 2.1 内置的 Sampler PyTorch 提供了多...
需要写一个类继承torch.utils.data.Dataset这个类,实现其中的 _getitem__( )方法和__len__( )方法 其中getitem是核心所在,因为在训练时,会通过这个方法去取你的数据和label,所以数据的维度和这条数据所对应的label是不能出错的 以下是我实现的自定义cifar10数据集 ...
字典映射风格。之所以称为映射风格,是因为在后续加载数据迭代时,pytorch将自动使用迭代索引作为key,通过字典索引的方式获取value,本质就是将数据集定义为一个字典,使用这种风格时,需要继承Dataset类。 In [54]: fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoader ...
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; ...
Dataset:具有__len__和__getitem__的对象的抽象接口,包括 Pytorch 提供的类,如TensorDataset DataLoader:接受任何Dataset并创建一个返回数据批次的迭代器。 脚本的总运行时间:(0 分钟 36.765 秒) 下载Python 源代码:nn_tutorial.py 下载Jupyter 笔记本:nn_tutorial.ipynb ...
读取数据的重点就是重写torch.utils.data的Dataset方法,其中有三个重要的方法:__init__,__getitem__,__len__,这三个方法分别表示:对数据集的初始化,在循环的时候获得数据,还有数据的长度。 我们就用已有的图片数据集,来进行CNN的训练: 首先要写一个自己的数据集加载的类: ...