Pytorch 的数据读取通过 Dataset + DataLoader 实现,Dataset 定义了数据的格式和数据变换方式,DataLoader 定义了如何从数据集中加载每一批数据。 定义Dataset 类需要继承 Pytorch 自身的 Dataset 类,并相应定义自己的类方法,主要包括三个函数: 1. init:构造函数,定义样本集、构造数据集 1. getitem:定义如何读取数据集中...
这种灵活性使得Dataset类能够处理各种数据格式和来源。 代码示例: import torchfrom torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels):self.data = dataself.labels = labels def __len__(self...
def __getitem__(self, idx): return self.data[idx], self.labels[idx] # 创建一个简单的数据集 data = torch.randn(100, 5) # 100个样本,每个样本5个特征 labels = torch.randint(0, 2, (100,)) # 二分类标签 dataset = CustomDataset(data, labels) print(f"数据集大小: {len(dataset)}") ...
test_set = sets('./test.txt',transforms.ToTensor()) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_set,batch_size=1,shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_set,batch_size=1) 1. 2. 3. 4. 5. batch_size选1是不是很扯,哈哈哈我也这么觉得。如果需要...
2)len函数返回数据集中样例的数量 def __len__(self): return len(self.img_labels) 3)getitem函数根据给定的idx从数据集中加载并且返回一个样例 def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) ...
最后看一下默认的collate_fn函数, 这个函数的主要用于一个batch数据的后处理,可以作为DataLoader类的一个参数, pytorch提供了默认的default_collate(), 在实际中有需要时也可以定义自己的collate_fn。 假设Dataset中的__getitem__()函数定义类似于下面这种: ...
在 PyTorch 中，dataset 类是一个用于加载和管理数据的工具。其中一个关键方法是 __getitem__，这个方法在 dataset 类中被定义为特殊方法。特殊方法是指那些前后带有双下斜杠 "[]" 的方法，它们允许类实现 Python 的特定操作，例如算术运算或下标与切片。理解 __getitem__ 方法的关键在于它在实现操作...
PyTorch 读取图片,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。Dataset 类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它。 看一下源码: 这里有一个getitem函数,getitem函数接收一个index,然后返回图片数据和标签,这个index通常是指一个list的index,这个list的每个元素就包含了图片数据的路径...
Dataset 类是 PyTorch 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,父类的两个私有成员函数必须被重载。 getitem(self, index) # 支持数据集索引的函数 len(self) # 返回数据集的大小 Datasets 的框架:
PyTorch 读取其他的数据,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候,也会经常看到dataset这个东西的存在。Dataset类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它。 先看一下源码: 这里有一个__getitem__函数,__getitem__函数接收一个index,然后返回图片数据...