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: {...
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...
importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetimportosfromPILimportImageimportnumpyasnpclassDogCat(Dataset):def__init__(self,root):imgs=os.listdir(root)# 所有图片前的绝对路径表# 不实际加载图片,只指定路径,当调用 __getitem__ 时才读取图片,以节省内存self.imgs=[os.path.join(root,img)forimginimgs]...
torch.utils.data.DataLoader是Pytorch中数据读取的一个重要接口,其在dataloader.py中定义,基本上只要是用oytorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入,主要包括DataLoader和...
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 ...
utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, # 每个epoch是否乱序 sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, # 是否多进程读取机制,0表示在用主线程计算 collate_fn=None, # 把多个样本组合在一起变成一个mini-batch,不指定该函数的话会调用Pytorch内部默认的函数 pin_memory=False...
PyTorch中的数据加载器(DataLoader)详解与实战 在PyTorch中,DataLoader是一个非常重要的类,它提供了一个可迭代的对象,用于加载数据。DataLoader可以自动地批量处理数据、打乱数据、使用多进程加载数据等,极大地简化了数据加载的过程。 1. DataLoader的基本用法 DataLoader的基本用法如下: from torch.utils.data import DataL...
torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size,shuffle,drop_last,num_workers) 参数含义如下: d a t a s e t \color{HotPink}{dataset} dataset: 加载torch.utils.data.Dataset对象数据 b a t c h _ s i z e \color{HotPink}{batch\_size} batch_size: 每个batch的大小 ...
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...