Pytorch训练时候导入大量数据(How to load large data) 王 茂南 3094 文章 75 2019年6月20日07:12:41 3 5664字阅读18分52秒 摘要 这一篇文章主要讲一下在Pytorch中,如何处理数据量较大,无法全部导入memory的情况。同时,也会说明一下如何使用Pytorch中的Dataset。
这里给出一种pytorch从lmdb中加载数据的参考示例,来自:https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-best-way-to-load-large-data/2977 需要指出的是,pytorch的Dataset并不支持lmdb的迭代器。Dataset通过__getitem__(index)方法通过index获取一个样本,因此无法整合lmdb的cursor进行遍历,只能通过 with self.data_env.beg...
这里给出一种pytorch从lmdb中加载数据的参考示例,来自:https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-best-way-to-load-large-data/2977 需要指出的是,pytorch的Dataset并不支持lmdb的迭代器。Dataset通过__getitem__(index)方法通过index获取一个样本,因此无法整合lmdb的cursor进行遍历,只能通过 with self.data_env.beg...
classMyData(IterableDataset):def__init__(self,path):self.all_large_file=xxxxxdef__iter__(self...
# Optional: Print the number of samples in the dataset print(f"Number of samples in the dataset: {len(dataset)}") print("Load data success") 随机划分训练集和测试集两个文件夹,并加载到train_dataloader和test_dataloader: 假设数据集的文件夹分布为 ...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=..., sampler=train_sampler) 1. 2. 3. 这样就能给每个进程一个不同的 sampler,告诉每个进程自己分别取哪些数据。 2.2.4 模型的初始化 和nn.DataParallel 的方式一样,我们对于模型的初始化也是简单的一句话就行了 ...
现在我们知道从BertTokenizer中获得什么样的输出,接下来为新闻数据集构建一个Dataset类,该类将作为一个类来将新闻数据转换成模型需要的数据格式。 上下滑动查看更多源码importtorchimportnumpyasnpfromtransformersimportBertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')labels={'business':0,'entertain...
构建模型的基本方法，我们了解了。 接下来，我们就要弄明白怎么对数据进行预处理，然后加载数据，我们...
首先先来看PyTorch的dataset类: 我已经在从零学习pytorch 第2课 Dataset类讲解了什么是dataset类以及他的运行原理 classMNIST_data(Dataset):"""MNIST dtaa set"""def__init__(self, file_path, transform = transforms.Compose([transforms.ToPILImage(), transforms.ToTensor(), ...
classExampleDataset(Dataset):def__init__(self,large_file_path,offset_dict, ):self.large_file_path=large_file_pathself.offset_dict=offset_dictdef__len__(self):returnlen(self.offset_dict)def__getitem__(self,line):offset=self.offset_dict[line]withopen(self.large_file_path,'r',encoding='...