1.2 Iterable-style datasettorch.utils.data.IterableDataset 它是一种实现iter() 来获取数据的 Dataset,这种类型的数据集特别适用于以下情况:随机读取代价很大甚至不大可能,且 batch size 取决于获取的数据。其接口定义如下: 代码语言:javascript 复制 classIterableDataset(Dataset[T_co]):def__iter__(self)->Iter...
1.1 Map-style dataset 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: ...
import torchfrom torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, labels):self.data = dataself.labels = labels def __len__(self):return len(self.data) def __getitem__(self, idx):retur...
import torch.utils.data as dataclassMyDataset(data.Dataset):def__init__(self, data_list):self.data_list = data_listdef__len__(self):returnlen(self.data_list)def__getitem__(self, index):returnself.data_list[index] DataLoader torch.utils.data.Dataset用于表示数据集,torch.utils.data.DataLoad...
torch.utils.data.DataLoader类 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.Dataset类的对象,要么是继承自torch.utils.data.Dataset类的自定义类的对象。2、ba...
classtorch.utils.data.sampler.SequentialSampler(data_source) 始终以相同的顺序将样本元素按顺序排列。 参数: data_source (Dataset)– 采样的数据集。 classtorch.utils.data.sampler.RandomSampler(data_source) 样本元素随机排列,并没有替换。 参数: -data_source (Dataset)– 采样的数据集。
PyTorch 提供的 torch.utils.data.DataLoader 是一个功能强大的数据加载工具,能够帮助我们高效地加载、预处理数据并完成批处理,它通常与 torch.utils.data.Dataset 配合使用。 一个典型的数据加载流程如下: from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 定义一个简单的数据集 class MyDataset(Dataset): def _...
官方api 首先我们先看一下Dataset的官方api: CLASS torch.utils.data.Dataset(*args, **kwds) An abstract class representing a Dataset. All datasets that represent a map
torch.utils.data.DataLoader是用于加载数据的类,它可以自动对数据进行批量处理和随机化。以下是一个简单的示例: importtorch.utils.dataasdatamy_dataset=MyDataset([1,2,3,4,5])my_dataloader=data.DataLoader(my_dataset,batch_size=2,shuffle=True)forbatchinmy_dataloader:print(batch) ...
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...