torch.utils.data.SequentialSampler : 顺序采样样本,始终按照同一个顺序 torch.utils.data.RandomSampler: 可指定有无放回地,进行随机采样样本元素 torch.utils.data.SubsetRandomSampler: 无放回地按照给定的索引列表采样样本元素 torch.utils.data.WeightedRandomSampler: 按照给定的概率来采样样本。样本元素来自 [0,...
代码示例: fromtorch.utils.dataimportWeightedRandomSamplerimporttorch.nn.functionalasF# 假设我们有一个不平衡的数据集imbalanced_labels = torch.tensor([0,0,0,0,1,1,2])class_sample_count = torch.tensor([(imbalanced_labels == t).sum...
开发者可以使用vutils.imshow函数展示图像,使用vutils.save_image函数保存图像。 AI检测代码解析 importtorchimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.utilsasvutils# 加载图像数据image=vutils.load_image("image.jpg")# 展示图像vutils.imshow(image)# 保存图像vutils.save_image(image,"output.jpg") ...
fromtorch.utils.dataimportDataLoader# 使用之前创建的datasetbatch_size=16dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=2)forbatch_data,batch_labelsindataloader:print(f"批次数据形状: {batch_data.shape}")print(f"批次标签形状: {batch_labels.shape}")break# 只打印...
数据加载的核心工具是torch.utils.data.DataLoader这个类,是基于dataset的一个python可迭代对象。主要支持映射风格和迭代风格的数据集,自定义数据集,自动批量化,单或多进程加载数据,自动固定内存。 Dataloader构建器参数选项如下: DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, nu...
pytorch utils pytorch utils.utils 注意这个和前面的《Python与C语言混合编程:通过distutils或setuptools实现的一个简单的C扩展》不同,这个是pytorch的扩展,不是python的扩展。 在pytorch的utils中,集成了setuptools模块。 官方文档在这里:https://pytorch.org/docs/master/cpp_extension.html...
torch.utils.data主要是负责容纳数据集、数据打散、分批等操作。 这里面有三个概念:数据集dataset,抽样器sampler,数据加载器dataloader。其中第三个就是最终对外的接口,也是最重要的。 它们之间的关系是:首先需要根据源数据创建数据集dataset,然后根据dataset创建抽样器sampler,最后同时通过dataset和sampler来创建dataloader,...
from torch.utils.dataimportDataLoader # 读取数据 datas=DataLoader(torch_data,batch_size=6,shuffle=True,drop_last=False,num_workers=2) 此时,我们的数据已经加载完毕了,只需要在训练过程中使用即可。 4.查看数据 我们可以通过迭代器(enumerate)进行输出数据,测试如下: ...
torch.utils.bottleneck是一种工具,可以用作调试程序瓶颈的初始步骤。它总结了使用Python分析器和PyTorch的autograd分析器运行脚本的情况。 torch.utils.checkpoint 检查点是通过在向后期间为每个检查点段重新运行前向段来实现的。这可能导致像RNG状态这样的持久状态比没有检查点的状态更高级。默认情况下,检查点包括调整RN...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32,shuffle=True, num_workers=8) 优化结果如下: TensorBoard Profiler 概述选项卡中的多进程数据加载结果(作者截图) 只需修改一行代码,GPU 利用率就提高了 200% 以上(从31.65% 提高到 72.81%),训...