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__
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, ...
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):# ...
继承Dataset类构造自定义数据集,以组织样本和标签。AFQMC 样本以 json 格式存储,因此我们使用json库按行读取样本,并且以行号作为索引构建数据集。 fromtorch.utils.dataimportDatasetimportjsonclassAFQMC(Dataset):def__init__(self,data_file):self.data=self.load_data(data_file)@staticmethoddefload_data(data_fi...
(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...
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 ...
importtorchimportnumpy as np## Dataset为抽象类,不能被实例化,只能被其他子类继承fromtorch.utils.dataimportDataset## 实例化DataLoader,用于加载数据fromtorch.utils.dataimportDataLoader## Prepare DataclassDiabetesDataset(Dataset):def__init__(self, filepath): ...
5.通过pytorch的DataLoader对第四步得到的Dataset进行shuffle以及mini-batch操作,分成一个个小的数据集: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train_data = DataLoader(dataset=train, batch_size=5, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True) test_data = DataLoader(dataset=test, batch_si...
# 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 _...