PyTorch数据处理工具箱utils

最新推荐文章于 2025-05-29 16:17:02 发布
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分类专栏： # PyTorch 文章标签： pytorch 深度学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daydayup858/article/details/128212145
本文主要介绍了PyTorch中DataLoader的功能及用法。DataLoader能够将自定义的数据集按指定的批次大小和是否随机打乱等参数封装为Tensor，便于后续的训练过程。作为可迭代对象，DataLoader可以通过iter()进行访问。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

pytorch.utils.data.DataLoader：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练，dataloader本质是一个可迭代对象，使用iter()访问，不能使用next()访问。 

PyTorch数据处理工具箱utils.data、torchvision、tensorboardX
m0_53455348的博客
10-07 833
目录： 目录 目录： 1、Pytorch相关数据处理箱概要 2、utils.data 3、torchvision 4、tensorboardX PyTorch为我们提供了专门的数据下载、数据处理包，使用这些包可以极大提高我们的开发效率及质量。在数据预处理，数据加载模块使用。 1、Pytorch相关数据处理箱概要 1、 左侧为torch.utils.data工具包，主要...
pytorch数据处理工具箱
qq_41321169的博客
01-20 279
1.Dataset 一个抽象类，其他数据集继承这个类，并且覆写这两个方法（__getitem、__len） class TestDataset(data.Dataset): def __init__(self): self.Data=np.asarray([[1,2],[3,4],[2,1],[3,4],[4,5]]) self.Label=np.asarray([0,1,0,1,2]) def __getitem__(self, index): .
pytorch_utils：从各地收集的pytorch生态系统通用工具
02-11
pytorch工具 从各地收集的pytorch生态系统通用工具 学分 实用程序功能的大多数是从存储库中收集的： ， 感谢作者。 可用方法 通用/平均值 平均仪表 通用/记录器 记录仪 disable_all_print_once print_once 通用/模型复杂度 compute_model_complexity 通用/工具 mkdir_if_missing check_isfile read_json write_json set_random_seed download_url read_image collect_env_info get_current_time save_scripts load_image_in_PIL 通用/手电筒 save_checkpoint load_checkpoint resume_from_checkpoin
pytorch.utils.data.DataLoader
Chenql716的博客
03-18 1959
Dataloader 基础知识 是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口定义在pytorch.utils.data.dataloader.py中，目的是：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练。 dataloader本质是一个可迭代对象，使用iter()访问，不能使用next()访问 DataLoader本质上就是一个iterable（跟python的内置类型list等一样），并利用多进程来加速ba
PyTorch中 torch.utils.data.DataLoader 的详细解析和读取点云数据示例
最新发布
qq_36812406的博客
05-29 1341
变长数据（如文本、点云）或特殊处理需求# 假设每个样本是 list 或 tensor（变长）collate_fn。
pytorch： utils.data 使用案例（自定义数据集）
weixin_45837625的博客
06-23 741
pytorch： utils.data 使用案例（自定义数据集） utils.data包括Dataset和DataLoader。 torch.utils.data.Dataset为抽象类。 自定义数据集需 要继承这个类， 并实现两个函数， 一个是__len__， 另一个是__getitem__， 前者提供数据 的大小（size） ， 后者通过给定索引获取数据和标签。 __getitem__一次只能获取一个数据， 所以需要通过torch.utils.data.DataLoader来定义一个新的迭代器， 实现
Pytorch中utils.data 与torchvision简介
Alexa_的博客
03-08 1013
pytorch中的utils和torchvision
Pytorch学习（四）---Pytorch数据处理工具箱
weixin_42233120的博客
04-23 693
utils.data简介
Python库 | pytorch_utils-0.5.1.tar.gz
03-09
《PyTorch Utils 0.5.1：Python库中的深度学习工具箱》 PyTorch Utils 0.5.1 是一个专为PyTorch框架设计的Python库，它集合了一系列实用工具，旨在简化深度学习和机器学习的开发过程。这个版本的库作为一个压缩包...
PyTorch数据子集采样精粹：torch.utils.data.Subset深度解析
2401_85812053的博客
08-19 987
Subset是PyTorch提供的一个用于创建数据集子集的工具。它接收两个参数：一个原始数据集和一个索引列表，然后返回一个新的数据集，其中仅包含原始数据集中与索引列表对应的元素。通过本文的深入探讨，你现在应该对PyTorch中的Subset工具有了全面的认识。它不仅使用简单，而且功能强大，能够帮助你在模型训练中实现高效的数据子集采样。掌握这项技术，将使你在构建和训练深度学习模型时更加得心应手。
PyTorch之torch.utils.data
weixin_42104289的博客
03-08 1082
torch.utils.data主要包括下面三个类：   1.class torch.utils.data.Dataset     作用：创建数据集，有__getitem__(self, index)函数来根据索引序号获取图片和标签，有__len__(self)函数来获取数据集的长度。    其它的数据集类必须是torch.utils.data.Dataset的子类,比如说torchvision...
TorchUtils:（WIP）TorchUtils是一个pytorch库，其中包含一些有用的工具和培训技巧
03-10
火炬工具 TorchUtils是一个pytorch库，其中包含几个有用的工具以及一些最新的培训方法或技巧。 （工作正在进行中） 待办事项：整理代码库 使用pytorch 1.6重新编写仓库（因为PyTorch 1.6现在支持许多工具功能或技巧） 进口 import torch_utils as tu 全部播种 SEED = 42 tu.tools.seed_everything(SEED) 数据扩充 去做： 比赛中使用的通用数据扩充 模型 建议的预训练模型： SEResNext-50 高效GPU swsl_ResNeXt EfficientNet_ns 混合网 网络 来自github仓库： 使用torch_utils快速构建模型： import timm model = timm.create_model('tresnet_m', pretrained=True) model
pytorch-utils：实现了几层，可以为与计算机视觉相关的任务提供良好的性能
02-16
深度学习的实用程序层应用于计算机视觉-PyTorch 该GitHub旨在提供最近提出的可用于计算机视觉的深度学习层的实现。 该存储库的目标是提供尚未添加到PyTorch主版本中的图层。 特征 层数 挤压和激发层[1] 可以与批处理规范化一起使用或替代其的规范化层用法： from pytorch - utils . layers import SEBlock from pytorch - utils . activations import Mish model = nn . Sequential ( nn . Conv2d ( 1 , 64 , 3 , padding = 1 ), Mish (), SEBlock () ) MBConv 如EfficientNet [2]中所使用的，在卷积中解相关通道和空间处理用法： from pytorch - utils . la
pytorch-tools:PyTorch的工具箱
03-10
火炬工具 用于快速原型制作的PyTorch工具箱。 概述 - 像模型教练一样 -收集不同的损失函数。 -集合。 -分类模型动物园。 -细分模型动物园 -用于轻松增加测试时间的包装器 安装 需要已安装的GPU驱动程序和CUDA。 pip install git+https://github.com/bonlime/pytorch-tools.git@master 还建议安装NVIDIA Apex，以允许使用其他优化器 pip install ---upgrade -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" git+https://github.com/NVIDIA/apex.git
utils_py:python的实用程序功能
04-24
utils_py python的实用程序功能 #Trie是数据结构Trie的实现 它仍在测试中
pytorch utils.data.DataLoader
Claroja
08-24 203
1.应用 自动分batch API CLASS torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, gen
第4章 PyTorch数据处理工具箱（2/2）
wumg3000的博客
10-14 533
主要介绍PyTorch数据处理工具箱
Pytorch的torch.utils.data中Dataset以及DataLoader等详解
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
08-20 9530
是PyTorch提供的一个模块，用于处理和加载数据。该模块提供了一系列工具类和函数，用于创建、操作和批量加载数据集。下面是Dataset: 定义了抽象的数据集类，用户可以通过继承该类来构建自己的数据集。Dataset用于访问单个样本，__len__用于返回数据集的大小。: 继承自Dataset类，用于将张量数据打包成数据集。它接受多个张量作为输入，并按照第一个输入张量的大小来确定数据集的大小。DataLoader: 数据加载器类，用于批量加载数据集。
pytorch之torch.utils.data学习
qq_41627642的博客
12-14 1857
PyTorch 数据加载利用的核心是torch.utils.data.DataLoader类。它表示在数据集上 Python 可迭代，支持map-style and iterable-style datasets（地图样式和可迭代样式数据集），customizing data loading order（自定义数据加载顺序），automatic batching（自动批处理），single- and multi-process data loading（单进程和多进程数据加载），
第三章pytorchs神经网络工具箱
09-29
第三章中，pytorch的神经网络工具箱包括以下几个模块： 1. torch：包含了张量操作的库。 2. torch.nn：提供了构建神经网络模型的类和函数。 3. torch.nn.functional：提供了一些常用的损失函数、激活函数和卷积函数...
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