自定义dataset dataloader

最新推荐文章于 2026-01-05 17:06:32 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/88343924
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本文针对优快云上的一篇具体博客进行深入解析,探讨了其核心内容和技术要点,为读者提供了一个详细的解读视角.

https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/88343924

语义分割(2) :自定义Dataset和Dataloader
@bangbang的博客
01-26 1427
自定义Dataset需要继承Dataset需要实现__len__和方法，其中__len__返回样本的总数量，方法，根据传入的index，返回对应的图片和标签图片mask主要对图片和标签进行数据增强Dataset的完整代码实现如下:import cv2# 从文件中读取图像# 数据增强# 转化成one_hot的形式# 在这里需要+1是因为voc数据集有些标签具有白边部分# 我们需要将白边部分进行忽略，+1的目的是方便忽略。# 获得图像的高宽与目标高宽# 对图像进行缩放并且进行长和宽的扭曲。
深度学习项目四：创建自定义数据集的dataset, DataLoader
m0_60890175的博客
07-16 1116
深度学习项目四：创建自定义数据集的dataset, DatasetLoader
Pytorch进行自定义Dataset 和 Dataloader 原理
ytusdc的博客
01-02 6221
在pytorch中，数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset，并实现相应的方法。在学习Pytorch的教程时，加载数据许多时候都是直接调用里面集成的数据集，直接在线下载，然后使用进行加载。那么，我们怎么使用我们自己的数据集，然后用DataLoader进行加载呢？常见的两种形式的导入：1.1、一种是整个数据集都在一个文件下，内部再另附一个label文件，说明每个文件的状态。这种存放数据的方式可能更时候在非分类问题上得到应用。下面就是我们经常使用的数据存放方式。
PyTorch中Dataset与DataLoader详解
weixin_35756373的博客
12-25 402
深入讲解PyTorch中Dataset和DataLoader的核心机制，重点解析__getitem__方法如何按索引返回数据样本，并结合自定义Dataset类与DataLoader实现批量加载与打乱顺序，简化模型训练中的数据处理流程。
Dataset 和 Dataloader 详解
@bangbang的博客
11-24 4140
(1)处理变长序列如果一个批次的数据具有不同长度，例如 NLP 中的句子或时间序列，默认的 collate_fn 会报错。需要自定义逻辑，使用 填充（padding） 或其他方法统一长度(2)支持复杂数据结构默认的 default_collate 无法处理某些类型的数据，例如自定义嵌套数据或稀疏数据，需要编写自定义逻辑。(3)特殊预处理在将数据输入模型前，可能需要动态调整或预处理（例如数据增强、归一化等）。
pytorch中使用Dataset和DataLoader创建自定义数据集 入门
qq_43219379的博客
03-09 8948
入门向，使用torch.utils.data中的Dataset和DataLoader制造自己的数据集。
Pytorch自定义自己的dataset和dataloader
GYY8023的博客
09-04 641
Pytorch学习（三）定义自己的数据集及加载训练pytorch的自定义数据集/DataLoader和Dataset重写Dataset和DataLoader的书写如何使用Pytorch中的Dataset类定义自己的数据集通过txt文件来构建自己的Dataset和DataLoaderPycharm远程连接服务器并显示图片。
pytorch数据操作---dataset，dataloader，transform
热门推荐
xys430381_1的专栏
11-03 1万+
基本概述 pytorch输入数据PipeLine一般遵循一个“三步走”的策略，一般pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的： ① 创建一个 Dataset 对象。必须实现__len__()、getitem()这两个方法，这里面会用到transform对数据集进行扩充。 ② 创建一个 DataLoader 对象。它是对DataSet对象进行迭代的，一般不需要事先里面的其他方法了。 ③ 循环...
Python学习之路：Dataset、DataLoader自定义数据集
Sirius小狼的博客
09-17 2632
#encoding:UTF-8 import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torchvision.transforms as transforms import cv2 import os import numpy as np device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # step1: 定义MyDatase.
Ultralytics代码修改dataset和dataloader适用于自己的数据集
小小老大MUTA的博客
05-12 1534
将YOLO中的dataset修改为多模态，但是只传入一个模态进模型
机器学习的数据处理部分 Dataset与DataLoader
qq_44089890的博客
04-07 3493
在PyTorch中，我们可以通过创建自定义的Dataset类来处理自己的数据。在上述代码中，我们创建了一个名为MyDataset的自定义Dataset类。该类接受两个参数：data和labels，分别表示数据和标签。在类的初始化方法__init__中，我们将传入的数据和标签存储为类的成员变量，以便在后续的方法中使用。该类实现了__len__方法和__getitem__方法，用于返回数据集的大小和每个数据样本。__len__方法返回数据集的大小，即数据的数量。
PyTorch高效数据封装：自定义Dataset与DataLoader技巧
- 实战案例中讲解了如何利用自定义的Dataset类来加载图像数据，并通过DataLoader实现高效的数据迭代和批量处理。 4. DataLoader参数调优与性能优化： - batch_size：控制每次迭代返回的样本数量，对内存使用和...
重学PyTorch，粗略笔记（二）dataset，dataloader
ziggybowie的博客
07-16 1628
自定义的数据集类必须实现三个函数：initlen, 和getitemgetitem从数据集中给定的索引 idx 处加载并返回一个样本函数len返回我们数据集中的样本数。# # 下载 Fashion MNIST 数据集# # 解压 gz 文件# # 读取二进制文件并转换为 numpy 数组import os# 下载 Fashion MNIST 数据集# 解压 gz 文件# 读取二进制文件并转换为 numpy 数组# 保存 numpy 数组到文件# 加载保存的 numpy 数组。
从零开发基于DeepSeek的端侧离线大模型语音助手：全流程指南
2301_80211119的博客
12-31 955
引言端侧离线大模型语音助手的核心价值在于隐私保护、低延迟响应、无网络依赖，尤其适合对数据敏感或网络不稳定的场景（如家庭、车载、工业设备）。本文将基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1-7B），结合端侧优化技术（量化、蒸馏、硬件加速），从需求分析、技术选型、架构设计、核心模块实现、优化策略等方面，提供一套可落地的开发指南。一、需求分析与技术定位• 核心功能：语音交互（唤醒、识别、合成）、任务自动化（设备控制、信息查询、日程管理）。
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
CoderJia的学习之路
01-01 988
本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
最新发布
2501_94180531的博客
01-05 164
事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
TDengine JAVA 语言连接器入门指南
TDengine(老段）专注时序数据库领域
01-04 1399
JAVA 语言连接器
Vins-Fusion之 ROS2 Humble（二）
qq_33263769的博客
01-01 183
此命令会强制 pip 仅从预编译的 .whl 文件安装所有依赖，‌完全绕过 ruamel.yaml.clibz 的源码编译‌，安装速度极快且稳定。环境配置：Ubuntu 22.04 (运行内存 4G、硬盘内存 500G) 、ROS2 humble 、ceres-solver 2.1。主要是参考这篇博客，但是在安装配置的过程中出现的问题进行修改，最终完美的运行Vins-Fusion。问题一 安装rosbags，出现下面问题。
myhdl
qq_26074053的博客
01-05 263
【代码】myhdl。
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