pytorch学习（6）pytorch中的数据加载DataLoader

最新推荐文章于 2025-03-29 16:53:31 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch 神经网络
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本文详细介绍了PyTorch中的DataLoader，包括数据加载顺序、采样器、批处理与非批处理数据加载，以及单进程和多进程数据加载的工作原理。DataLoader针对映射样式和可迭代样式数据集提供了不同的处理方式，可以通过shuffle、sampler、batch_size等参数灵活控制数据加载。同时，介绍了如何利用num_workers进行多进程数据加载以及get_worker_info在工作进程中的应用。

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pytorch学习（6）pytorch中的数据加载DataLoader

明天肥家，这学期最后一篇博客啦
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torch.utils.data.DataLoader类是pytorch数据加载的核心，其构造函数为：

DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
           batch_sampler=None, num_workers
最低0.47元/天 解锁文章
Pytorch按照固定顺序加载样本
Hello Word!
12-02 3968
继承 torch.utils.data.Dataset 类 num_workers设置为0 shuffle=False sampler使用 SequentialSampler class CelebA(data.Dataset): xxx from torch.utils.data.sampler import SequentialSampler datasetC = CelebA(cDir, cImgDir[i], testAnn, transforms.Compose([transfor.
Pytorch深度学习实战3-7：详解数据加载DataLoader与模型处理
FRIGIDWINTER的博客
03-22 3000
本文以MNIST手写数据集为例，图文讲解Pytorch中操作数据的核心类Dataset和DataLoader，介绍其基本原理和主要的数据预处理方法
判断两个numpy是否相同——dataloader是按顺序索取图片（如果不同shuffle的话）
weixin_41529093的博客
03-23 1013
仅作为记录，大佬请跳过。 c=(a==b) print(c.all()) 参考 传送门
Pytorch中DataLoader的介绍
最新发布
weixin_70673823的博客
03-29 1217
Pytorch中DataLoader的介绍——DataLoader的使用说明及使用实例
Dataset 和 Dataloader数据加载
zzh1370894823的博客
03-02 1122
初学pytorch, 一直分不清数据是如何加载的，分不清Dataset 和 Dataloader的联系，现在终于搞明白是怎么回事了。 utils包含Dataset和Dataloader两个类。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，后者通过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Dataloader来定义一个新的迭代器，实现batch读取。 下面举一个直观的小例子来搞明白是怎么回事！ impo
Pytorch数据读取(Dataset, DataLoader, DataLoaderIter)
yanshuai_tek的博客
02-28 7738
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30934236
PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程（非常好，一篇足够）
Highlight_Jin的博客
08-07 2109
Pytorch解析数据处理全流程
PyTorch DataLoader 学习
刘念卿的博客
07-10 4750
首先定义一个数据集类，该类需要继承自并实现__len__和方法。# 创建一些示例数据data = torch.randn(100, 3, 64, 64) # 100个样本，每个样本为3x64x64的图像labels = torch.randint(0, 2, (100,)) # 100个标签，0或1如果需要自定义如何将样本合并为批次，可以定义自己的collate_fn函数。collate_fn处理变长序列：在处理变长序列或不规则数据时，自定义collate_fn函数，确保每个批次的数据能够正确合并。
Pytorch之Dataset和Dataloader(加载数据)
Dog_King_的博客
03-25 963
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。
高光谱使用PyTorch的dataloader加载高光谱数据
05-29
在使用PyTorch进行深度学习时，数据加载是至关重要的一步，它决定了模型训练的效率和效果。在处理高光谱图像（Hyperspectral Images, HSI）这类复杂的数据时，合理的数据加载策略尤为关键。本文将详细介绍如何利用...
机器学习笔记 - 基于pytorch的自定义数据集和数据加载器
学以致用 知行合一
04-26 513
_getitem__是根据给定索引找到图像，进行处理，并继续找到对应目标检测的xml文件，读取解析里面的坐标信息等，并且最终返回图像和标签等信息。__init__函数里面定义了基本信息，我们可以看到有路径、图像宽高、分类信息、图像后缀等，主要的是所有图像的路径信息的集合。自定义 Dataset 类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。下面的代码，是基于voc格式的目标检测的数据集编写的。__len__最简单，就是所有的图像的数量。初始化DataLoader。
使用pytorch进行图像的顺序读取方法
12-24
产生此次实验的原因：当我使用pytorch进行神经网络的训练时，需要每次向CNN传入一组图像，并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中： A文件夹：图片1a，图片2a，图片3a……图片1000a B文件夹：图片1b, 图片2b，图片3b……图片1000b 所以在每个循环里，我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb。 测试一：通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator dataset = dset.ImageFolder( root='./folder1', transform=transforms.Compose([
pytorch 实现图像的顺序读取/按文件名读取
weixin_44750371的博客
11-13 6709
问题描述： 数据集按照如下方式存储： 文件夹：图片1，图片2，图片3……图片n 在我使用pytorch进行网络的训练时，每次需要向网络中送入一组图片进行训练或者测试，我希望图片是按照1，2，3，4，5，6…的顺序被处理的。 通常，我们使用的dataloader来读取数据，会发现即使把 shuffle=False 也不会按照1，2，3…读取图片，而是1，10，11，12，13,…,100,…这种顺序...
系统学习Pytorch笔记三：Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms)
Miracle8070
04-17 7万+
Pytorch官方英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html? Pytorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 1. 写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍Pytorch基础知识，因为我发现虽然直接Pytorch实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样...
mmdetection中dataloader和dataset——决定如何读取数据并输入网络中
weixin_45216013的博客
06-13 1256
mmdetection框架学习，主要应用于小样本的目标检测与目标分类（同maskrcnn_benchmark)
PyTorch Dataloader读取时，如何在进程之间传输数据？
idol24的博客
10-08 1408
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！来源｜知乎 作者｜Envy链接｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/409629586编辑｜人...
利用pytorch的载入训练npy类型数据代码
caihaihua0572的博客
03-19 5816
utils import os import sys import json import pickle import random import imageio import numpy as np import torch from tqdm import tqdm def train_one_epoch(model, optimizer, data_loader, device, epoch): model.train() loss_function = torch.nn.C.
如何自定义DataLoader次序（由于我的程序老宕~心塞）
冬炫的博客
03-15 1558
参考链接： 【1】https://blog.youkuaiyun.com/huhuan4480/article/details/113248503 【2】https://blog.youkuaiyun.com/zw__chen/article/details/82806900 由于自己的程序总是一个epoch 断掉，而每次重新继续运行我怀疑我的Sampler 一直是从第一个batch开始，所以我认为已经过拟合了。 所以当前目标，是获取一次完整epoch的词序，然后存入一个文件中，每次断掉相应获取sampler 以固定。持续
Pytorch（五）入门：DataLoader 和 Dataset
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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...
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