Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。 如果要使用PyTorch的GPU训练的话,一般是先判断cuda是否可用,...
Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。 如果要使用PyTorch的GPU训练的话,一般是先判断cuda是否可用,...
print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) 1. 2. 3. 4. 5. 输出如下: x_cpu:...
traing_set应该输入5个变量,但我只输入了3个,加了a,b后就不报这个错误了。 training_set=CollectiveDataset(train_anns,train_frames,data_path,cfg.image_size,cfg.out_size,num_frames=cfg.num_frames,is_training=False,is_finetune=(cfg.training_stage==1))training_loader=data.DataLoader(training_set,...
Dataset通用的结构为: classBaseDataset(Dataset): def__init__(self, config): self.config = config ifos.path.isfile(config.file_path)isFalse: raiseValueError(f"Input file path{config.file_path}not found") logger.info(f"Creating features from dataset file at{config.file_path}") ...
Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。
早前的版本: base_dataset.train_labels -> 新的版本: base_dataset.targets train_data -> data test_labels -> targets test_data -> data 我在2019.9.17_select_small_clean_data_and_using_MixMatch 就已经改了过来,不过是改成了更低的版本。战略上的大错误!
下一步就是定义一个PyTorch 的 Dataset 。 classCustomDataset(Dataset): def__init__(self, list_images, transform=None):""" Args: list_images (list): List of all the images transform (callable, optional): Optional transform to be applied on a sample. ...
Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, pin_memory=True) # 当我们迭代dataloader时,数据将首先被加载到CPU内存中,然后被复制到CUDA固定内存,最后被传输到GPU for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) # 在这里进行模型的训练或评估...