dataset with non-integral indices/keys, a custom sampler must be provided. """ def __getitem__(self, index) -> T_co: raise NotImplementedError def __add__(self, other: 'Dataset[T_co]') -> 'ConcatDataset[T_co]':
关于数据集拆分,我们想到的第一个方法是使用torch.utils.data.random_split对dataset进行划分,下面我们假设划分10000个样本做为训练集,其余样本做为验证集: fromtorch.utils.dataimportrandom_split k =10000train_data, valid_data = random_split(train_data, [k,len(train_data)-k]) 注意我们如果打印train_data...
对于前者,我们可以在Dataset的__getitem__方法中进行数据的预处理和切片;而对于后者,我们需要使用PyTorch提供的splitdataset函数将原始数据集切分为多个子集。对于如何使用Dataset,我们需要首先创建一个继承自Dataset的子类,并重写__len__和__getitem__方法。在__getitem__方法中,我们可以根据需要对数据进行切片和处理。
# In 'run_worker'def print_with_rank(msg):print('[RANK {}]: {}'.format(rank, msg))from torchtext.datasets import WikiText2from torchtext.data.utils import get_tokenizerfrom torchtext.vocab import build_vocab_from_iteratortrain_iter = WikiText2(split='train')tokenizer = get_tokenizer('bas...
dataset_path = 'fruit81_full' dataset_name = dataset_path.split('_')[0] print('数据集', dataset_name) classes = os.listdir(dataset_path) # 创建 train 文件夹 os.mkdir(os.path.join(dataset_path, 'train')) # 创建 test 文件夹 ...
def train(trainData, trainLabel, *, savePath='..\models\pytorch', modelName = 'model.pt', epochs = 100, batchSize = 4, classNum = 4): trainFeatures, trainTarget, testFeatures, testTarget = datasetSplit(trainData, trainLabel) print('trainFeatures shape:', trainFeatures.shape, '\ttest...
# 工具类import osimport randomimport shutilfrom shutil import copy2def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):'''读取源数据文件夹,生成划分好的文件夹,分为trian、val、test三个文件夹进行:param src_data_folder: 源文件夹 E:/biye...
torch.utils.data.random_split(dataset, lengths): 按照给定的长度将数据集划分成没有重叠的新数据集组合。 class torch.utils.data.Sampler(data_source):所有采样的器的基类。每个采样器子类都需要提供iter方-法以方便迭代器进行索引 和一个 len方法 以方便返回迭代器的长度。
# 工具类importosimportrandomimportshutilfromshutilimportcopy2defdata_set_split(src_data_folder,target_data_folder,train_scale=0.8,val_scale=0.1,test_scale=0.1):'''读取源数据文件夹,生成划分好的文件夹,分为trian、val、test三个文件夹进行:param src_data_folder: 源文件夹 E:/biye/gogogo/note_book...
1 Dataset类 Pytorch读取图片,主要通过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。源码如下: 上图中,我们重点关注一下getitem函数,它接收一个index,然后返回图片数据和标签,这里index通常指的是一个list,list的每个元素包含了图片数据的路径和标签信息。 2 制作图片数据的索引 这...