2.2 getitem index是一个索引,这个索引的取值范围是要根据__len__这个返回值确定的,在上面的例子中,__len__的返回值是4,所以这个index会在0,1,2,3这个范围内。 3 dataloader 从上文中,我们知道了MyDataset这个类中的__getitem__的返回值,应该是某一个样本的数据和标签(如果是测试集的dataset,那么就只返回...
在这个例子中,我们创建了一个自定义的数据集类CustomDataset,它继承自torch.utils.data.Dataset。在__getitem__方法中,我们根据索引从数据集中获取数据样本和标签,并进行了一些自定义的预处理操作。然后,我们返回处理后的数据样本、标签和索引。在训练循环中,我们迭代DataLoader,并使用返回的inputs、labels和indices进行...
从上文中,我们知道了MyDataset这个类中的__getitem__的返回值,应该是某一个样本的数据和标签(如果是测试集的dataset,那么就只返回数据),在梯度下降的过程中,一般是需要将多个数据组成batch,这个需要我们自己来组合吗?不需要的,所以PyTorch中存在DataLoader这个迭代器(这个名词用的准不准确有待考究)。
2.2getitem index是一个索引,这个索引的取值范围是要根据__len__这个返回值确定的,在上面的例子中,__len__的返回值是4,所以这个index会在0,1,2,3这个范围内。 3 dataloader 从上文中,我们知道了MyDataset这个类中的__getitem__的返回值,应该是某一个样本的数据和标签(如果是测试集的dataset,那么就只返回数...
在pytorch 中,数据的加载可以通过自定义的数据集对象实现,这里是Dataset __getitem__: 返回一个样本 __len__: 返回样本的数量 其实,之前一直都有用过Dataset类,但是都是直接调库的,所以导致现在对Dataset有点熟悉又有点陌生的感觉 之前下载CIFAR10 数据集的时候,用的都是: ...
(root_dir, bees_label_dir) img, lable = ants_dataset[0] # 返回一个元组,返回值就是__getitem__的返回值 # 获取整个训练集,就是对两个数据集进行了拼接 train_dataset = ants_dataset + bees_dataset len1 = len(ants_dataset) # 124 len2 = len(bees_dataset) # 121 len = len(train_...
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...
2.2 getitem index是一个索引,这个索引的取值范围是要根据__len__这个返回值确定的,在上面的例子中,__len__的返回值是4,所以这个index会在0,1,2,3这个范围内。 3 dataloader 从上文中,我们知道了MyDataset这个类中的__getitem__的返回值,应该是某一个样本的数据和标签(如果是测试集的dataset,那么就只返回...
1.1 Map-style Dataset 需要继承torch.utils.data.Dataset 需要覆写两个方法 __getitem__(self, index) __len__(self) 本质上构建了 index 到 data 的映射,dataset[idx] 返回数据集中第 idx 个 item。值得注意的是,idx可以不是 int 类型 len(dataset) 返回数据集的大小 1.2 Iterable-style Dataset 需要...