batch_size = 64 # batch size for training # 加载和准备数据(这里只是示例,实际使用中需要你自己的数据) inputs = torch.randn(100, 5, input_dim) # random input (time_step, batch_size, input_dim) labels = torch.randint(0, output_dim, (100,)) # random labels train_dataset = TensorDatase...
{'P':0, '我':1, '是':2, '学':3, '生':4, '喜':5, '欢':6,'习':7,'男':8} # 词源字典 字:索引 src_idx2word = {src_vocab[key]: key for key in src_vocab} src_vocab_size = len(src_vocab) # 字典字的个数 tgt_vocab = {'P':0, 'S':1, 'E':2, 'I':3, ...
四、填0扩充的实践案例 假设我们有一个输入张量x的大小为[batch_size, channels, height, width],我们想要将其扩展到[batch_size, channels, 2*height, 2*width],则可以使用以下代码: import torch x = torch.randn(batch_size, channels, height, width) padding = (0, 0, 0, 0, height, width) # ...
x = F.avg_pool2d(x, 7) x = x.view(x.size(0), -1) return self.fc(x) 还是从三要素出发看看是怎么定义 Resnet34 的。 首先,继承 nn.Module; 其次,看__init__() 函数,在__init__() 中,定义了这些组件,self.pre,self.layer1-4, self.fc ; 最后,看 forward(),分别用了在__init__(...
功能:依size 创建全 0 张量 size : 张量的形状 , 如 (3,3),(3,224,224) out : 输出的张量 layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时设置,提高读取效率) 等 device 所在设备 , gpu cpu requires_grad :是否需要梯度 ...
DataLoader(testset, batch_size=50, shuffle=False, num_workers=2) 上面创建了两个 DataLoader ,分别用来加载训练集的图片和测试集的图片。 代码运行后,会在当前目录的 data 目录下存放对应的文件。 数据增强 为提高模型的泛化能力,一般会将数据进行增强操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud ...
# Create a dataset and loader for the training data and labelstrain_x = torch.Tensor(x_train).float() train_y = torch.Tensor(y_train).long() train_ds = td.TensorDataset(train_x,train_y) train_loader = td.DataLoader(train_ds, batch_size=20, shuffle=False, num_workers=1)# Create ...
丢弃最后数据,默认为False。设置了 batch_size 的数目后,最后一批数据未必是设置的数目,有可能会小些。这时你是否需要丢弃这批数据。 10、timeout:(数据类型 numeric) 超时,默认为0。是用来设置数据读取的超时时间的,但超过这个时间还没读取到数据的话就会报错。 所以,数值必须大于等于0。
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None, *,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 在上述定义的CustomDataset基础上使用DataLoader对其进行遍历: ...