torch.utils.data是PyTorch中用于数据加载和预处理的模块。其中包括Dataset和DataLoader两个类,它们通常结合使用来加载和处理数据。 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类,用于表示数据集。它需要用户自己实现两个方法:__len__和__getitem__。其中,__len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法用于根据给定...
for batch_data, batch_labels in weighted_loader:print(f"采样的标签: {batch_labels}")break 总结 PyTorch的torch.utils.data模块提供了这些强大而灵活的工具,使得数据处理变得简单高效。通过熟练运用这些工具,可以更好地管理数据流程,从而构建更...
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...
1. torch.utils.data 2. torchvision 其继承关系如下,简单的看一下即可 图一. torch.utils.data和torchvision的关系 其中中间的torchvision是PyTorch的一个视觉处理工具包,独立于PyTorch,需要额外安装。 1. torch.utils.data 主要学习torch.util.data的两个类:Dataset和DataLoader。 1.1. Dataset:是用于构建数据集的...
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。
torch.utils.data.DataLoader类是PyTorch数据加载实用程序的核心。它表示可在数据集上的Python迭代器,并支持 映射风格、迭代风格的数据集; 自定义数据加载顺序; 自动batch分配; 单进程和多进程数据加载;> 内存自动分配。 DataLoader的构造函数参数配置 :
torch.utils.data.Dataset类表示一个抽象的数据集，所有其他数据集都需要继承该类。子类需要定义__len__和__getitem__方法，前者返回数据集的大小，后者通过整数索引返回样本。torch.utils.data.TensorDataset类用于包装数据和目标张量，通过沿着第一个维度索引两个张量来恢复每个样本。torch.utils.data....
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...
torch.utils.data.TensorDataset是PyTorch中的一个数据集类,用于将张量(Tensor)组合成一个数据集。它可以与DataLoader一起使用,用于在模型训练中批量加载数据。 要使用TensorDataset,首先需要将输入数据转换为张量形式。可以使用torch.tensor()函数将输入数据转换为张量。 TensorDataset接受一组张量作为输入参数。这些张量的第...