解决getitem速度慢的问题有多种方法。首先,我们可以尝试优化数据结构,以减少getitem操作的次数。例如,我们可以使用tensor.numpy()方法将张量转换为NumPy数组,然后使用NumPy的getitem方法进行获取。由于NumPy的getitem方法通常比PyTorch的getitem方法更快,因此这种方法可以显著提高获取数据的
下面是一个简单的__getitem__方法的旧版本与新版本对比: # 旧版本 def __getitem__(self, index):data = self.data[index]label = self.labels[index]return data, label# 新版本 def __getitem__(self, index):# 更高效的数据加载data = self.data[index]label = self.labels[index]# 预处理步骤pro...
高负载的操作放在__getitem__中,如加载图片等。 dataset中应尽量只包含只读对象,避免修改任何可变对象,利用多线程进行操作。 第一点是因为多进程会并行的调用__getitem__函数,将负载高的放在__getitem__函数中能够实现并行加速。 第二点是因为dataloader使用多进程加载,如果在Dataset实现中使用了可变对象,可能会有意...
def __len__(self):return len(self.data) def __getitem__(self, idx):return self.data[idx], self.labels[idx] # 创建一个简单的数据集data = torch.randn(100, 5) # 100个样本,每个样本5个特征labels = torch.randint(0, 2,...
EN【AI 科技大本营导读】5月2日，在加利福尼亚州举办的年度开发者 F8 大会上，Facebook 正式推出 ...
_getitem__，可能是在编译阶段类似于alias的过程：于是乎：如果一个类定义了名为__getitem__()的方法...
创建一个自定义的数据集类DiabetesDataset,用于加载和处理数据。该类继承自torch.utils.data.Dataset类,并包含以下方法:init:加载数据文件(假定是CSV格式),将数据分为特征(x_data)和标签(y_data),并存储数据集的长度(len)。getitem:用于获取数据集中特定索引位置的样本。len:返回数据集的总长度。
在__getitem__方法中,我们根据给定的索引返回对应的样本及其标签。 DataLoader DataLoader是一个可迭代的数据加载器,用于加载Dataset中的数据,并提供批量处理、打乱数据、多进程加载等功能。DataLoader的主要参数包括: dataset:要加载的数据集,必须是Dataset类的一个实例。 batch_size:每个批次中的样本数量。 shuffle:...
报错:RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 93 and 89 in dimension 1 at /Users/soumith/code/builder/wheel/pytorch-src/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:3616 可能的原因:dataloader的__getitem__函数中,返回的图片形状不一致,导致无法stack ...
print(dataset.__getitem__(0)) 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)) ...