为了解决这个问题,这里有一个trick,那就是以继承SubSet类的方式的方式定义一个新的CustomSubSet类,使新类在保持SubSet类的基本属性的基础上,拥有和原本数据集类相似的属性,如targets和classes等: fromtorch.utils.dataimportSubsetclassCustomSubset(Subset):'''A custom subset class'''def__init__(self, dataset, ...
1. 首先导入需要用到的包 from torch.utils.data import DataLoader,Dataset 2. 自定义Dataset 一般情况下我们使用Dataset,需要自定义一个类来继承Dataset,然后实现__getitem__()方法和__len__()方法 使用示例如下所示: importtorch a = [[1,2,3,4],[4,5,6,7,9],[6,7,8,9,4,5],[4,3,2],[...
Subset(dataset, indices[:-50]) dataset_test = torch.utils.data.Subset(dataset_test, indices[-50:]) # define training and validation data loaders data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=utils.collate_fn) ### 2.3.1. num...
data_set = my_dataset(image=img, label=lbl) # data_set是my_dataset的一个实例化 1. 2. 3. 4. 2.5 训练集、测试集、验证集的划分 我们按照8:1:1的比例划分训练集、验证集和测试集, 有两种方法划分数据集。 2.5.1 划分数据集的第一种方法——手动划分 我们自己指定数据集的划分区间——需要导入Su...
pytorch中DataSet和DataLoader的使⽤详解（Subset，Concat。。。1. ⾸先导⼊需要⽤到的包 from torch.utils.data import DataLoader,Dataset 2. ⾃定义Dataset ⼀般情况下我们使⽤Dataset，需要⾃定义⼀个类来继承Dataset，然后实现__getitem__()⽅法和__len__()⽅法 使⽤⽰例如下所⽰：imp...
创建Dataset 总结 我们在做实际项目时,经常会用到自己的数据集,需要将它构造成一个Dataset对象让pytorch能读取使用。 我们之前经常调用 torchvision 库中的数据集对象直接获得常用数据集,如:torchvision.datasets.FashionMNIST(),这样获得的一个Dataset对象属于 torch.utils.data.Dataset 类。获得Dataset对象后传入DataLoader...
Subset Random Sampler(子集随机采样) 子集随机采样器,它会从数据集的指定子集中随机选择样本。可以用于将数据集分成训练集和验证集等子集。 class SubsetRandomSampler(Sampler): def __iter__(self): # 以元组形式返回不重复打乱后的“数据” return (self.indices[i] for i in torch.randperm(len(self.indice...
SubsetRandomSampler 需要注意的是DataLoader的部分初始化参数之间存在互斥关系,这个你可以通过阅读源码更深地理解,这里只做总结: 如果你自定义了batch_sampler,那么这些参数都必须使用默认值:batch_size,shuffle,sampler,drop_last. 如果你自定义了sampler,那么shuffle需要设置为False ...
torch.utils.data.Subset: 用于获取指定一个索引序列对应的子数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classSubset(Dataset[T_co]):dataset:Dataset[T_co]indices:Sequence[int]def__init__(self,dataset:Dataset[T_co],indices:Sequence[int])->None:self.dataset=dataset ...
数据集和数据加载器从存储中提取数据，并将其分批发送给训练循环。这里我们使用monai.data.Dataset加载之前定义的训练和验证字典，并对输入数据应用相应的转换。dataloader用于将数据集加载到内存中。我们将为训练和验证以及每个视图定义一个数据集和数据加载器。为了方便演示，我们使用通过使用torch.utils.data.Subset，在...