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。 AI检测代码解析 import torch from torch.utils.data impo...
model = torch.load('model_name.pth') 1. 2. 3. 4. 5. 在测试集上查看表现: AI检测代码解析 #在全部测试集上的表现 test_path = r'D:\数据集\泰坦尼克号\test_data.xlsx' test_dataset = MyDataset(root=path) testloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=20, shuffle=True) correct = 0...
可以先用pandas读取csv文件，然后把pandas.DataFrame转成 Dataset 。
csv from torch.utils.data import Dataset,DataLoader from torchvision import transforms from PIL import Image class pokemom(Dataset): def __init__(self,root,resize,mode,): super(pokemom,self).__init__() # 保存参数 self.root=root self.resize=resize # 给每一个类做映射 self.name2label={} ...
read_csv('train.csv', sep='\t', names=['question1', 'question2', 'label']) import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset import numpy as np import pandas as pd import random import re并按照标签划分验证...
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...
# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : 胡子旋# @Email :1017190168@qq.comimporttorchimportos,globimportvisdomimporttimeimporttorchvisionimportrandom,csvfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImageclasspokemom(Dataset):def__init__(self,root,resize,mode,):super...
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?