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da...
Dataset是一个抽象类,所有自定义的 datasets 都需要继承该类,并且重载__getitem()__方法和__len__()方法 。__getitem()__方法的作用是接收一个索引,返回索引对应的样本和标签,这需要根据真实数据具体实现的逻辑。__len__()方法是返回所有样本的数量。 import torch from torch.utils.data import Dataset, Dat...
可以先用pandas读取csv文件，然后把pandas.DataFrame转成 Dataset 。
self.labels=self.load_csv('images.csv') # 裁剪数据 if mode=='train': self.images=self.images[:int(0.6*len(self.images))] # 将数据集的60%设置为训练数据集合 self.labels=self.labels[:int(0.6*len(self.labels))] # label的60%分配给训练数据集合 elif mode=='val': self.images = self....
pytorch读取多个csv文件 pytorch读取csv数据集 先看一眼我们拿到的数据: 在数据中有浮点数, 有字符串, 现在我们要做的就是制作满足pytorch条件的数据集。 1.先加载数据集 2.选出我们需要的行 3.将字符串类型数据转换成浮点数型 4.将数据集保存在新的excel文件中...
综上：Dataset类用来定义自己的数据集格式DataLoade类是一个可迭代对象，对该实例进行迭代可用于训练过程...
# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : 胡子旋# @Email :1017190168@qq.comimporttorchimportos,globimportvisdomimporttimeimporttorchvisionimportrandom,csvfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImageclasspokemom(Dataset):def__init__(self,root,resize,mode,):super...
self.y_data= torch.from_numpy(xy[:, [-1]])## 索引:下标操作def__getitem__(self, index):returnself.x_data[index], self.y_data[index]## 返回数据量def__len__(self):returnself.len dataset= DiabetesDataset('diabetes.csv.gz')##num_workers多线程train_loader = DataLoader(dataset =dataset...
读取数据的基本模式就是这样,当然在实际中不可能这么简单,我们除了图像数据可能还有json、csv等文件需要我们去读取配合图像完成任务。但是原理基本都是一样的,具体复杂点的例子可以查看官方的例程介绍,这里就不赘述了。 创建自己的数据集 除了设计读取数据集的代码,我们实际的图像数据应该怎么去放置呢?