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...
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...
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) subset = Subset(dataset, subset_indices) print(...
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[T_co], indices: Sequence[int]) -> None: self.dataset = dataset self.indices = indices def __getitem__(self...
代码示例: 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)print(f"子集大小: {len(subs...
代码示例: 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(su...
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...
torch.utils.data 1. 模块的7个核心函数,这些工具可以帮助你更好地管理和操作数据。我们将详细解释每个函数,并提供代码示例来展示它们的使用方法。 1、Dataset类 Dataset 1. 类是PyTorch数据处理的基础。通过继承这个类可以创建自定义的数据集,适应各种类型的数据,如图像、文本或时间序列数据。
代码示例: 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)print(f"子集大小: {len(subs...
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