torch.utils.data.DataLoader 简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。 使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下:1)创建Dataset对象2)将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中 Dataloader 就是一个迭代器,最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象,它就会根据参数 batch_size 的值生成一个 batch 的...
from torch.utils.data import DataLoader # 使用之前创建的datasetbatch_size = 16dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) for batch_data, batch_labels in dataloader:print(f"批次数据形状: {...
dataloader.py脚本的的github地址:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/dataloader.py DataLoader类源码如下。先看看__init__中的几个重要的输入:1、dataset,这个就是PyTorch已有的数据读取接口(比如torchvision.datasets.ImageFolder)或者自定义的数据接口的输出,该输出要么是torch.utils.data...
接着,我们创建了两个DataLoader实例,分别用于加载训练集和测试集。在训练循环中,我们通过迭代DataLoader来获取每个批次的数据,并在每个批次上进行模型训练操作。 总结 torch.utils.data.DataLoader是PyTorch中一个强大且灵活的工具,能够方便地加载、预处理和批处理数据。通过掌握DataLoader的参数和使用方法,开发人员可以更加...
理解Python的迭代器是解读 PyTorch 中torch.utils.data模块的关键。 在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被len()函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...
如下面这个我们使用DataLoader类加载torch.vision中的FashionMNIST数据集。 fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotasplt training_data = datasets.CIFAR10( root="data", train=True, ...
Pytorch 针对数据处理,提供了两个重要的类Dataset和Dataloader 1 Dataset 类 在PyTorch 中,数据加载可以通过Dataset类加载。如果要自定义的数据集,需要继承Dataset类,并且必须实现: __getitem__():返回一条数据,或一个样本。obj[index]等价于obj.__getitem__(index) ...
简介:Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型,它定义了如何读取数据方式。 1、dataset:(数据类型 dataset) 输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库,C#里面也有dataset类,理论上应该还有下一级的datatable。这应当是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。这里先不管...
torch.utils.data.DataLoader将加载的数据按照指定的方式索引然后迭代使用。设置两个常用参数:原始数据集Dataset,batch_size,其他参数默认。 1.__iter__ 用于for...in...的DataLoader类方法__iter__返回DataLoader._get_iterator方法, classDataLoader(Generic[T_co]):...def__iter__(self)->'_BaseDataLoaderIte...
2. torch.utils.data.DataLoader 3. transforms 3.1 pytorch官方API 3.1.1 transforms.Compose 3.1.2 transforms.ToTensor 3.2 自定义transforms 在pytorch中,提供了一种十分方便的数据读取机制,即,使用torch.utils.data.Dataset与torch.utils.data.DataLoader组合得到数据迭代器。在每次训练时,利用这个迭代器输出每一个...