importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(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__(s...
classDiabetesDataset(Dataset):def__init__(self,filepath):xy=np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=torch.float32)self.len=xy.shape[0]self.x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])self.y_data=torch.form_numpy(xy[:,[-1]])def__getitem(self,index):returnself.x_data[index],self.y_data...
class MyDataset(Dataset): """ my dataset.""" # Initialize your data, download, etc. def __init__(self): # 读取csv文件中的数据 xy = np.loadtxt('.csv', delimiter=',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] # 除去最后一列为数据位,存在x_data中 self.x_data = torch.from_n...
DataLoaderclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,data_path):# 初始化方法，用于加载数据集self.da...
fromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def__init__(self,data_path):# 初始化数据集self.data=self.load_data(data_path)def__len__(self):# 返回数据集长度returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):# 根据索引获取数据returnself.data[idx]defload_data(self,data_path):# ...
(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...
datasets import load_iris from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 此函数用于加载鸢尾花数据集 def load_data(shuffle=True): x = torch.tensor(load_iris().data) y = torch.tensor(load_iris().target) # 数据归一化 x_min = torch.min(x, dim=0).values x_max = torch.max(x, ...
classDataset_name(Dataset):def__init__(self, flag='train'):assertflagin['train','test','valid'] self.flag = flag self.__load_data__()def__getitem__(self, index):passdef__len__(self):passdef__load_data__(self, csv_paths:list):pass# print( "train_X.shape:{}\ntrain_Y.shap...
from torch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassDiabetesDataset(Dataset):def__init__(self,filepath):xy=np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=np.float32)self.len=xy.shape[0]self.x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])self.y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])def__getitem__(self,index...
# 假设我们有一个自定义的Dataset类 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data_file): # 加载数据,这里仅作为示例,实际应实现数据加载逻辑 self.data = pickle.load(open(data_file, 'rb')) # 注意:实际使用中应避免直接这样加载大数据集 def __len__(self): return len(self.data) def _...