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_mi
Dataset类是Pytorch官方定义的数据集接口,我们可以根据其要求创建自己的适应任意要求的数据接口。我们首先直接从官方给的代码入手,其中__getitem__和__len__子类是必须继承的,其实有这两部分,数据集也就可以直接使用了。 class Dataset(object): """An abstract class representing a Dataset. All other datasets sho...
import tensorflow as tf from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, BertTokenizer from datasets import load_dataset import pandas as pd # 加载本地模型 checkpoint = "F:/transformer/hugging-face-models/bert-base-cased" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(checkpoint) model = TFAut...
select(range(1000)) small_eval_dataset = tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000)) full_train_dataset = tokenized_datasets["train"] full_eval_dataset = tokenized_datasets["test"] 定义评估函数 import numpy as np from datasets import load_metric metric = load_metric("...
1、datasets.py import json import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from torch.utils.data import Dataset,DataLoader class CIFAR10_IMG(Dataset): def __init__(self, root, train=True, transform = None, target_transform=None): super(CIFAR10_IMG, self).__init__() self.train = ...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 3. 4. 加载MNIST数据集有很多方法: 方法一:在pytorch下可以直接调用torchvision.datasets里面的MNIST数据集(这是官方写好的数据集类) train = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/',train=True, transform= transfo...
如果像 `torchvision.datasets.ImageFolder()`[27] 这样的预构建 Dataset 创建器不存在怎么办?例如,我们的标签和图像储存csv文件中,同时图片文件夹又没有按照标准方式进行储存,我们则可以使用自定义数据集。 导入相关库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 import os import pathlib import torch from PIL...
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 ...
print(dataset[0]) 运行结果如下: <__main__.test_datasets.<locals>.CustomDatasetobjectat0x7f4bf21d1128> dataset大小为:4(tensor([1., 2.]),tensor([0], dtype=torch.int32)) (tensor([1., 2.]),tensor([0], dtype=torch.int32)) ...
importtorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(r'./cifar10', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_...