流程是先把原始数据转变成 torch.utils.data.Dataset 类,随后再把得到的 torch.utils.data.Dataset 类当作一个参数传递给 torch.utils.data.DataLoader 类,得到一个数据加载器,这个数据加载器每次可以返回一个 Batch 的数据供模型训练使用。 在pytorch 中,提供了一种十分方便的数据读取机制,即使用 torch.utils.data...
参数:*tensors(Tensor) – 第一个维度相同的张量。 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) 用索引指...
d1 = tud.Subset(mydataset,range(n_train)) d2 = tud.Subset(mydataset,range(n_train, n_train + n_valid)) d3 = tud.Subset(mydataset,range(n_train + n_valid, n_sample))print(len(d1),len(d2),len(d3))# Output: 105 30 15 (2)ConcatDataset()函数 ConcatDataset(datasets):合并datase...
*tensors(Tensor) – 第一个维度相同的张量。 class torch.utils.data.ConcatDataset(datasets) 1. 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。 class torch.utils.data.Subset(dataset, indices) 1. ...
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...
torch.utils.data.ConcatDataset: 用于连接多个 ConcatDataset 数据集 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 ...
load_dataset 以jsonl文件为例(多行,每一行相同格式的json) load_dataset("json", data_files=test_file, split="train") # 参数split如果为None,则返回一个DatasetDict对象,包含多个Dataset数据集对象(上面代码就train一个);如果给定的话,则返回单个Dataset对象 从内存中加载数据 # 从字典导入数据 from datasets...
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。
At the heart of PyTorch data loading utility is the torch.utils.data.DataLoader class. It represents a Python iterable over a dataset, with support for