dataset = load_dataset('glue', 'rte') metric = load_metric('glue', 'rte') tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-cased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-cased', return_dict=True) def tokenize(examples): return tokenizer(examples['hypothesis'...
importnumpyasnpimporttorch from torch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassDiabetesDataset(Dataset):def__init__(self,filepath):xy=np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=np.float32)self.len=xy.shape[0]self.x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])self.y_data=torch.from_numpy(xy[:,[-1]])...
fromtorch.utils.dataimportDatasetclassCustomDataset(Dataset):def__init__(self,data_path):# 初始化数据集self.data=self.load_data(data_path)def__len__(self):# 返回数据集长度returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):# 根据索引获取数据returnself.data[idx]defload_data(self,data_path):# ...
import torch import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self,filepath): xy=np.loadtxt(filepath,delimiter=',',dtype=torch.float32) self.len=xy.shape[0] self.x_data=torch.from_numpy(xy[:,...
fromtorch.utils.dataimportDatasetfromPILimportImageimportosimportjsonclassGetData(Dataset):def__init__(self,img_dir,labelfile):# selfself.img_dir=img_dir self.img_list=os.listdir(self.img_dir)withopen(str(labelfile))asf:label=json.load(f)self.label=labeldef__getitem__(self,idx):imgname=se...
dataset=dataset 传递数据集对象。 batch_size = 32 指定batch_size大小。 shuffle = True 打乱样本顺序 。 num_workers = 2 读数据构成Mini_batch时,使用几个进程进行多线程处理。 Pytorch 0.4版本在window中可能遇到多线程系统内核调用报错问题。 解决:将两层循环放到 main函数里。
1、Dataset & Dataloader作用 ※Dataset—加载数据集,用索引的方式取数 ※DataLoader—Mini-Batch 通过获得DataSet的索引以及数据集大小,来自动得生成小批量训练集 DataLoader先对数据集进行Shuffle,再将数据集按照Batch_Size的长度划分为小的Batch,并按照Iterations进行加载,以方便通过循环对每个Batch进行操作 ...
class DiabetesDataset(Dataset): def __init__(self): xy = np.loadtxt(filepath, delimiter =',', dtype=np.float32) self.len = xy.shape[0] self.x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) self.y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]]) def __getitem__(self, index): return self...
PyTorch提供了两种数据原语:torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset,允许你使用预加载的数据集以及自己的数据。Dataset 存储样本及其相应的标签,DataLoader将Dataset封装成一个迭代器以便轻松访问样本。PyTorch域库提供了许多预加载的数据集(比如FashionMNIST),属于torch.utils.data.Dataset的子类,并实现指定...
Pytorch学习笔记(2):数据读取机制(DataLoader与Dataset) Pytorch学习笔记(3):图像的预处理(transforms) Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建 Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络层介绍(卷积层、池化层、线性层、激活函数层) ...