DataLoaderclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,data_path):# 初始化方法，用于加载数据集self.data=torch.load(data_path)# 假设数据以某种格式保存在文件中def__len__(self):# 返回数据集的总长度returnlen(self.data)def__getitem__(self
importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetclassMyDataset(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__(self,index)...
我们从train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)开始, 这一句话里面的核心就是RMBDataset,这个是我们自己写的一个类,继承了上面的抽象类Dataset,并且重写了__getitem__()方法, 这个类的目的就是传入数据的路径,和预处理部分(看参数),然后给我们返回数据,下面看它是怎么实现的(Py...
fromtorch.utils.dataimportDatasetimportjsonclassAFQMC(Dataset):def__init__(self,data_file):self.data=self.load_data(data_file)@staticmethoddefload_data(data_file):Data={}withopen(data_file,'rt',encoding="utf-8")asf:foridx,lineinenumerate(f):sample=json.loads(line.strip())Data[idx]=sampl...
1.1 Dataset的源码结构 Dataset类包含三个核心方法: __init__: 初始化数据集。 __len__: 返回数据集的长度。 __getitem__: 根据索引获取数据。 以下是Dataset的源码结构示例: fromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def__init__(self,data_path):# 初始化数据集self.data=self.load_da...
PyTorch用类torch.utils.data.DataLoader加载数据,并对数据进行采样,生成batch迭代器:torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False) 数据加载器常用参数如下:dataset:加载数据的数据集; batch_size:每个batch要加载多少样本(默认为1); ...
(一)Datasets & DataLoaders 处理数据样本的代码可能会变得凌乱,难以维护;理想情况下,我们希望数据集代码与模型训练代码分离,以获得更好的可读性和模块性。PyTorch提供了两种数据原语:torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset,允许你使用预加载的数据集以及自己的数据。Dataset 存储样本及其相应的标签,DataL...
PyTorch 域库提供了许多预加载的数据集(例如 FashionMNIST),这些数据集是 torch.utils.data.Dataset 的子类,并实现了特定于特定数据的功能。 它们可用于对模型进行原型设计和基准测试。 可以在此处找到它们:Image Datasets,Text Datasets, andAudio Datasets. ...
第3个步骤的核心逻辑根据下标取数据集中的元素 是由 Dataset的__getitem__方法实现的。 第4个步骤的逻辑由DataLoader的参数collate_fn指定。一般情况下也无需用户设置。 Dataset和DataLoader的一般使用方式如下: import torch from torch.utils.data import TensorDataset,Dataset,DataLoader ...
然而,需要注意的是,直接使用pickle模块加载数据并不是查看DataLoader输出数据格式的标准方法,因为DataLoader通常与自定义的Dataset类一起使用,而不是直接加载pickle文件。下面是一个更标准的示例,展示如何查看DataLoader输出的数据格式: import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import pickle # 虽然...