from torch.utils.data import Subsetimport 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, repl...
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:Dataset...
二、torch.utils.data.Dataset 是什么 1. 干什么用的? 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...
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 class Subset(Dataset[T_co]): dataset: Dataset[T_co] indices: Sequence[int] def __init__(self, dataset: Dataset...
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)}")...
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...
是IterableDataset的子类,重写了__iter__()方法。 2. 划分数据集 这里主要有三个函数: torch.utils.data.ConcatDataset torch.utils.data.Subset torch.utils.data.random_split 这里仅仅讨论一下torch.utils.data.random_split。 torch.utils.data.random_split(dataset, lengths) ...
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) ...
dataset,sampler和collate_fn是自定义的类或功能,我们从后往前看。 2.2 数据集的分割 在介绍这三个变量以前,我们先看看如何将数据集分割,比如分成训练集和测试集。 torch.utils.data.Subset(dataset, indices) 这个函数可以根据索引indices将数据集dataset分割。
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) ...