class torch.utils.data.ConcatDataset(datasets)连接多个数据集。目的:组合不同的现有数据集,可能是大规模数据集,因为连续操作是随意连接的。datasets的参数:要连接的数据集列表 datasets样式:iterableclass torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_...
torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True):字面意思是按照概率选择不同类别的元素。 torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last):在一个 batch 中应用另外一个采样器。 2.5dataset数据集生成器 torch.utils.data.Dataset 这个类需要覆写__getitem__和__l...
torch.utils.data.Dataset 它是一种通过实现 __getitem__() 和__len()__ 来获取数据的 Dataset,它表示从(可能是非整数)索引/关键字到数据样本的映射。访问时,这样的数据集用 dataset[idx] 访问idx 对应的数据。 通常我们使用 Map-style 类型的 dataset 居多,其数据接口定义如下: class Dataset(Generic[T...
torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。通常结合使用其中的Dataset和DataLoader两个类来加载和处理数据。 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,用于表示数据集。 需要用户自己实现两个方法:__len__和__getitem__。 __len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法用于根据给定的索引返回一...
torch.utils.data.Sampler类可以自定义一个sampler对象,用于在数据加载时生成自定义形式的索引序列,通过可迭代对象随机产生单个索引或者多个索引。产生单个索引的自定义对象复制给sampler参数,一个batch的多个索引sampler对象传递给传输batch_sampler,有序和无序的sampler可以通过shuffle选项进行构建。
在机器学习和深度学习项目中,数据处理是至关重要的一环。PyTorch作为一个强大的深度学习框架,提供了多种灵活且高效的数据处理工具。本文将深入介绍PyTorch中torch.utils.data模块的7个核心函数,这些工具可以帮助你更好地管理和操作数据。我们将详细解释...
torch.utils.data.Dataset是代表自定义数据集方法的抽象类,你可以自己定义你的数据类继承这个抽象类,非常简单,只需要定义__len__和__getitem__这两个方法就可以。 通过继承torch.utils.data.Dataset的这个抽象类,我们可以定义好我们需要的数据类。当我们通过迭代的方式来取得每一个数据,但是这样很难实现取batch,shuf...
1、dataset:这个dataset一定要是torch.utils.data.Dataset本身或继承自它的类 里面最主要的方法是 __getitem__(self, index) 用于根据index索引来取数据的 2、batch_size:每个batch批次要返回几条数据 3、shuffle:是否打乱数据,默认False 4、sampler:sample strategy,数据选取策略,有它就不用shuffle了,因为sample本身...
classtorch.utils.data.ConcatDataset(datasets) 用于融合不同数据集的Dataset类。目的:组合不同的现有数据集,鉴于融合操作是同时执行的,数据集规模可以很大。 参数:datasets(序列)– 要融合的数据集列表。 classtorch.utils.data.Subset(dataset, indices)