# 创建一个子集,包含原始数据集的前20%的数据dataset_size = len(dataset)subset_size = int(0.2 * dataset_size)subset_indices = np.random.choice(dataset_size, subset_size, replace=False) subset = Subset(dataset, subset_indices)prin...
在课程学习(Curriculum Learning)里经常需要取原数据集的一个子集用于训练,这个时候PyTorch的Subset[1]就是一个很有用的工具。Subset的用法也很简单: subset=torch.utils.data.Subset(dataset,indices) 这里dataset就是原数据集,indices是原数据集对应的下标。例如原数据集有10个数据,取其中5个数据作为子数据集,则ind...
<class'torch.utils.data.dataset.Subset'> 由原来的Dataset类型变为Subset类型,两者都可以作为torch.utils.data.DataLoader()的参数构建可迭代的DataLoader。 随机划分时,需要保证和为dataset的长度: 2.torch.utils.data.Subset() https://stackoverflow.com/questions/47432168/taking-subsets-of-a-pytorch-dataset im...
import torch.utils.data as Data import pandas as pd # 这个包用来读取CSV数据 import numpy as np # 继承Dataset,定义自己的数据集类 mydataset class mydataset(Data.Dataset): def __init__(self, csv_file): # self 参数必须,其他参数及其形式随程序需要而不同,比如(self,*inputs) # 读取数据 frame ...
fromtorch.utils.dataimportSubsetimportnumpyasnp# 创建一个子集,包含原始数据集的前20%的数据dataset_size=len(dataset)subset_size=int(0.2*dataset_size)subset_indices=np.random.choice(dataset_size,subset_size,replace=False)subset=Subset(dataset,subset_indices)print(f"子集大小: {len(subset)}")...
fromtorch.utils.dataimportSubset importnumpyasnp # 创建一个子集,包含原始数据集的前20%的数据dataset_size=len(dataset)subset_size=int(0.2*dataset_size)subset_indices=np.random.choice(dataset_size, subset_size,replace=False)subset=Subset(dataset, subset_indices)print(f"子集大小: {len(subset)}") ...
Dataset 1. 类是PyTorch数据处理的基础。通过继承这个类可以创建自定义的数据集,适应各种类型的数据,如图像、文本或时间序列数据。 要创建自定义数据集,需要实现两个关键方法: __len__方法:返回数据集的大小 __getitem__方法:根据给定的索引检索样本 这种灵活性使得 ...
class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 获取指定一个索引序列对应的子数据集。 class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0...
继承是面向对象编程中的一个重要概念，通过继承可以使子类的实例使用在父类中定义的属性和方法。
fromtorch.utils.dataimportSubset importnumpyasnp# 创建一个子集,包含原始数据集的前20%的数据dataset_size=len(dataset) subset_size=int(0.2*dataset_size) subset_indices=np.random.choice(dataset_size, subset_size, replace=False) subset=Subset(dataset, subset_indices)print(f"子集大小:{len(subset)}"...