数据格式为csv，每一行是一条数据，用逗号分隔，一个文件大约是500G，共两个文件。
self.data = np.array(self.df) self.train_data = self.data[:, 2:-1] self.train_label = self.data[:, 1] self.train_data = self.train_data.astype(np.float32) self.train_label = self.train_label.astype(np.int64) self.train_data = torch.from_numpy(self.train_data) self.train_la...
from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd #用于更容易地进行csv解析 from skimage import io, transform #用于图像的IO和变换 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import t...
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。 创建数据集实例dat...
xy = np.loadtxt('../dataSet/diabetes.csv.gz', delimiter=',', dtype=np.float32) # 使用numpy读取数据 self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, 0:-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) self.len = xy.shape[0] ...
#载入自定义数据集training_data=data.TabularDataset(path = 'quora.csv',format = 'csv',fields = fields,skip_header = True)print(vars(training_data.examples[0]))现在，让我们将数据集分为训练和验证数据 import randomtrain_data, valid_data = training_data.split(split_ratio=0.3, random_state = ...
data:是jpg格式, label: 是csv文件格式,如下图所示: class JointsDataset(Dataset): def __init__(self, cfg, root, state, is_train): # 是否是训练状态 self.is_train = is_train # 图片的根路径 self.root = root # 状态(train,test1,val) ...
labels.csv : excel表格, 图片名称+品种名称 我喜欢先用pandas把表格信息读出来看一看 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('./dog_breed/labels.csv') print(df.info()) print(df.head()) 看到,一共有10222个数据,id对应的是图片的名字,但是没有后缀 .jpg。 breed对应的是犬种...
from torch.utils.dataimportDataLoaderclassMyDataset(Dataset):def__init__(self,filepath):# 加载数据集,如 csv 文件等,有两种方式:#1.Allin:将所有数据加载到内存(适用于数据集不大的情况)#2.如果数据集很大,可以分割成内存允许大小的文件,用一个列表放文件名,然后训练时用 getitem 函数时在将其读取到内存中...
returnself.len#实例化DiabetesDatasetdataset=DiabetesDataset('./diabetes.csv.gz')train_loader=DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=2)#最后一个参数是用不用多线程'''2、Design model'''classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()self...