classDataLoader(object):r""" Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides single- or multi-process iterators over the dataset. Arguments: dataset (Dataset): dataset from which to load the data. batch_size (int, optional): how many samples per batch to load (default: 1). ...
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.ChainDataset : 用于连接多个 IterableDataset 数据集,在 IterableDataset 的add() 方法中被调用 torch.utils.data.Subset: 用于获取指定一个索引序列对应的子数据集 代码语言:javascript 复制 classSubset(Dataset[T_co]):dataset:Dataset[T_co]indices:Sequence[int]def__init__(self,dataset:Dat...
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...
Dataset wrapping tensors.Each samplewillbe retrievedbyindexing tensors along the first dimension. Parameters *tensors (Tensor)–tensorsthathave the same size of the first dimension. 顾名思义,torch.utils.data.TensorDataset 基于一系列张量构建数据集。这些张量的形状可以不尽相同,但第一个维度必须具有相同...
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...
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类,一个数据集继承了这个类,可以更方便。 如何继承? 答:重写__getitem__方法和__len__方法 importtorchimporttorch.utils.data#构建自己的数据集合类classMyselfDataSet(torch.utils.data.Dataset):def...
pytorch 提供了一个数据读取的方法,其由两个类构成:torch.utils.data.Dataset 和 DataLoader。 如果我们要自定义自己读取数据的方法,就需要继承类 torch.utils.data.Dataset ,并将其封装到DataLoader 中。 torch.utils.data.Dataset 是一个 类 Dataset 。通过重写定义在该类上的方法,我们可以实现多种数据读取及数据...
torch.utils.data.Dataset是用于构建数据集的基类。以下是 1. Dataset基类的简介 在PyTorch框架中，torch.utils.data.Dataset是一个抽象类，它作为数据加载和处理的基类存在。当我们需要从各种来源加载数据并将其转换为PyTorch可接受的格式时，通常都会继承这个基类，并根据具体需求重写相关方法。2. Dataset的...
from torch.utils.data import Subset import numpy as np # 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) ...