Pytorch之Dataset and DataLoader

最新推荐文章于 2024-04-30 15:37:28 发布
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本文详细介绍了如何利用Python的pandas库进行数据预处理，结合matplotlib和seaborn库进行数据可视化，包括柱状图、折线图、散点图和热力图的绘制，以及如何通过颜色和图例增强图表的可读性。

https://blog.youkuaiyun.com/qq_38607066/article/details/98474121?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-1&spm=1001.2101.3001.4242

【pytorch】DataLoader（数据迭代器） 包含多种DataLoader的生成方法
学渣的博客
09-22 6万+
本博客讲解了pytorch框架下DataLoader的多种用法，每一种方法都展示了实例，虽然有一点复杂，但是小伙伴静下心看一定能看懂哦 ：)，在1.1.1节介绍的三种方法中，推荐（方法三实在是过于复杂不做推荐），另外，第三节中的处理示例使用了非DataLoader的方法进行数据集处理，也可以借鉴~
PyTorch学习笔记（三）——Dataset和DataLoader
⚡
05-05 4128
目录一、一级目录1.1 二级目录1.1.1 三级目录 一、一级目录 1.1 二级目录 1.1.1 三级目录
pytorch Dataset and Datasetloader
zhangjipinggom的博客
09-02 2036
在使用pytorch构架数据集的时候，使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader会大大提高效率，且基本能满足需求。 这里主要记录个人对于torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader的理解 1.torch.utils.data.Dataset: pytorch对于Data...
Pytorch：Dataset类和DataLoader类
m0_63997099的博客
04-24 2386
Dataset是一个抽象类，用于表示一个数据集的全部内容。在 PyTorch 中，任何继承自的自定义数据集需要实现两个必须这个方法应该返回一个索引处的数据点和其对应的标签。例如，在图像数据集中，这可能是一对（图像，标签）。这个方法返回数据集中的数据点的总数，即数据集的大小。DataLoader是一个迭代器，用于将Dataset封装成易于访问的数据流，支持批量加载和多进程数据加载等操作。通过组合使用Dataset和DataLoader，PyTorch 用户可以高效、灵活地处理大规模数据集。Dataset。
PyTorch|Dataset与DataLoader使用、构建自定义数据集
weixin_47748259的博客
04-06 1万+
构建自定义的Dataset类，需要继承TensorFlow的官方dataset类自定义Dataset类必须实现三个函数:__init__，__len__和__getitem__pytorch中的dataset类是在pytorch的torch下的utils之下的data文件夹里有一个dataset.py。
深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
weixin_45978839的博客
12-31 1290
参考视频——B站刘二大人《pytorch深度学习实践》
Pytorch之Dataset和Dataloader(加载数据)
Dog_King_的博客
03-25 1141
首先深度学习需要数据集，而数据集的处理离不开Dataset类和DataLoader类。一个文件夹对应一个类，data根据类被分成不同的文件夹一个图片文件对应名称为标签，两个文件夹，一个文件夹存图片，另一个存标签。有的标签过于复杂，适合单独存放，而不放入名字里。
Pytorch之Dataset和DataLoader的注意事项
qq_1070971363的博客
03-21 588
比如说预测两个值的加法：a+b=c，那么传进Datase里的形式应该是。1、数据集的保存形式：一行一行的。
【工业级数据处理】PyTorch中Dataset与DataLoader高效封装技巧及性能优化详解
05-18
内容概要：文章深入探讨了工业级数据处理中 Dataset 与 DataLoader 的高效封装技巧与实战经验。首先介绍了二者的基本概念，Dataset 为不同数据类型提供统一接口，通过继承实现自定义数据集，重写 __len__ 和 __...
【PyTorch与深度学习】4、PyTorch的Dataset与DataLoader详细使用教程
随手写写
04-30 1868
最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记，这个课还是讲的简略，我半小时的课听了一个半小时。
PyTorch 解决Dataset和Dataloader遇到的问题
12-23
今天在使用PyTorch中Dataset遇到了一个问题。先看代码 class psDataset(Dataset): def __init__(self, x, y, transforms = None): super(Dataset, self).__init__() self.x = x self.y = y if transforms == ...
PyTorch深度学习实践代码 第八讲
m0_46166352的博客
03-01 584
import numpy as np #引入torch import torch #从torch的工具的数据里面引入Dataset(是一个抽象类，不能实例化，只能被其他子类去继承) from torch.utils.data import Dataset #从torch的工具的 数据里面引入DataLoader(可以实例化一个DataLoader) from torch.utils.data import DataLoader #定义糖尿病数据集分类，继承自Dataset class DiabetesD.
【PyTorch】加载数据集Dataset与DataLoader
weixin_45069367的博客
11-17 3338
关于PyTorch构建数据集的Dataset与DataLoader的一些记录笔记
速成pytorch学习——6天Dataset和DataLoader
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
09-19 1238
Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。 Dataset定义了数据集的内容，它相当于一个类似列表的数据结构，具有确定的长度，能够用索引获取数据集中的元素。 而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法，它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，每次迭代输出一个batch的数据。 DataLoader能够控制batch的大小，batch中元素的采样方法，以及将batch结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。 在绝大
Pytorch（五）入门：DataLoader 和 Dataset
热门推荐
嘿芝麻的树洞
09-22 29万+
DataLoader 和 Dataset 构建模型的基本方法，我们了解了。 接下来，我们就要弄明白怎么对数据进行预处理，然后加载数据，我们以前手动加载数据的方式，在数据量小的时候，并没有太大问题，但是到了大数据量，我们需要使用 shuffle, 分割成mini-batch 等操作的时候，我们可以使用PyTorch的API快速地完成这些操作。 Dataset是一个包装类，用来将数据包装为Datas...
关于Pytorch中Dataset和Dataloader的理解
BMSW的博客
06-23 7648
使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下： 1）创建Dataset对象 2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中 详述步骤1）创建Dataset对象： 需要编写继承Dataset的类，并且覆写__getitem__和__len__方法，代码如下 class dataset(Dataset): def process(self): #对数据进行处理 pass d...
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
最新发布
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
如何使用PyTorch的Dataset和DataLoader导入数据
10-17
<think>我们正在回答用户关于PyTorch中Dataset和DataLoader使用方法的问题。根据之前的对话历史，用户已经了解了SRCNN模型的实现和训练流程，现在专注于数据加载部分。 我们将结合用户提供的引用内容，详细说明如何使用Dataset和DataLoader导入数据。 步骤： 1. 创建一个自定义Dataset类，继承自torch.utils.data.Dataset。 2. 实现Dataset的三个核心方法：__init__、__len__和__getitem__。 3. 使用DataLoader封装Dataset，实现批量加载、打乱数据、多进程读取等功能。 下面我们详细展开： </think>### PyTorch中Dataset和DataLoader导入数据的使用方法 #### 一、核心概念解析 1. **Dataset类** 是表示数据集的抽象类，需要实现三个核心方法： - `__init__`: 初始化数据路径和预处理方法 - `__len__`: 返回数据集样本数量 - `__getitem__`: 根据索引返回单个样本和标签 ```python class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data_dir, transform=None): self.file_list = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir)] self.transform = transform def __len__(self): return len(self.file_list) def __getitem__(self, idx): img = Image.open(self.file_list[idx]) if self.transform: img = self.transform(img) return img ``` 2. **DataLoader类** 包装Dataset实现高效数据加载： - 自动批处理 - 多进程数据加载 - 内存优化 - 数据打乱 #### 二、完整使用流程 ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms from PIL import Image import os # 1. 定义自定义数据集 class ImageDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.image_paths = [os.path.join(root_dir, f) for f in os.listdir(root_dir) if f.endswith(('.png', '.jpg'))] def __len__(self): return len(self.image_paths) def __getitem__(self, idx): img_path = self.image_paths[idx] image = Image.open(img_path).convert('RGB') # 转换为RGB格式 if self.transform: image = self.transform(image) return image # 2. 定义数据变换 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), # 调整大小 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor(), # 转为张量 transforms.Normalize( # 标准化 mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225] ) ]) # 3. 创建数据集实例 train_dataset = ImageDataset( root_dir='./data/train', transform=transform ) # 4. 创建数据加载器 train_loader = DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=32, # 批次大小 shuffle=True, # 打乱数据 num_workers=4, # 多进程加载 pin_memory=True # 加速GPU传输 ) # 5. 使用数据加载器 for batch in train_loader: # batch是形状为[32, 3, 224, 224]的张量 # 在此处输入模型进行训练 ... ``` #### 三、关键参数详解 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `batch_size` | 1 | 每批次的样本数量 | | `shuffle` | False | 是否打乱数据顺序 | | `num_workers` | 0 | 加载数据的子进程数 | | `pin_memory` | False | 是否将数据复制到CUDA固定内存 | | `drop_last` | False | 是否丢弃最后不完整的批次 | #### 四、最佳实践建议 1. **内存优化**： ```python # 使用生成器避免一次性加载所有数据 def __getitem__(self, idx): img_path = self.image_paths[idx] return Image.open(img_path) # 延迟加载 ``` 2. **多卡训练支持**： ```python # 分布式采样器 sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) loader = DataLoader(dataset, sampler=sampler) ``` 3. **数据增强策略**： ```python # 训练和验证使用不同变换 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor() ]) val_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) ``` #### 五、常见问题解决 1. **数据加载瓶颈**： - 增加`num_workers`（不超过CPU核心数） - 启用`pin_memory=True`（GPU训练时） - 使用SSD替代机械硬盘 2. **内存溢出处理**： ```python # 启用分页加载 loader = DataLoader(..., collate_fn=lambda x: x[0]) ``` 3. **数据不均衡处理**： ```python # 加权随机采样 weights = compute_sample_weights() sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples) ```
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