pytorch学习（6）pytorch中的数据加载DataLoader

最新推荐文章于 2025-10-25 12:34:27 发布
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#pytorch #神经网络

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。

文章目录

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=0
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 4090
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 3181
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 1035
仅作为记录，大佬请跳过。 c=(a==b) print(c.all()) 参考 传送门
PyTorch 深度学习基础：Dataset 与 DataLoader 详解
最新发布
经天纬地，格物致理
10-25 1346
本文将从概念、原理带你全面理解 Pytorch中 Dataset 与 DataLoader。
Dataset 和 Dataloader数据加载
zzh1370894823的博客
03-02 1157
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 7774
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30934236
pytorch中的DataLoader
m0_50317149的博客
05-31 6578
简单来说，dataloader的作用就是将数据集变成可以进行遍历的对象，每次迭代可以从数据集中返回一组数据。在模型训练时，我们能可以用DataLoader批量读取数据。
PyTorch DataLoader 学习
刘念卿的博客
07-10 4934
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 1131
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。
【深度学习 PyTorch】PyTorch DataLoader 使用指南：图片与文本加载
赖德发的博客
09-24 694
DataLoader极大地简化了图片和文本数据的加载过程。通过调整批量大小和使用多线程，可以有效提高性能。深入了解这些功能，将帮助你在深度学习项目中实现更优的数据管理。
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...
Pytorch中的DataLoader
xinxin的博客
08-01 5408
官方给出的定义是：即：数据加载器。组合数据集和采样器，并在数据集上提供单进程或多进程迭代器。换句话说，通常在训练时我们会将数据集分成若干小的、随机的批（batch），这个操作当然可以手动操作，但是pytorch里面为我们提供了API让我们方便地从dataset中获得batch，DataLoader就是来解决这个问题的。它的本质是一个可迭代对象，即经过DataLoader的返回值为一个可迭代的对象，一般的操作是：1、创建一个 dataset 对象；2、创建一个DataLoader对象；
pytorch初学笔记（六）：DataLoader的使用
CV在读
10-30 2万+
DataLoader是一个可迭代的数据装载器，组合了数据集和采样器，并在给定数据集上提供可迭代对象。可以完成对数据集中多个对象的集成。CLASSDataLoaderdataset,,,,,,,,,timeout=0,,,,*,,,)Epoch： 所有训练样本都已输入到模型中，称为一个epochIteration： 一批样本（batch_size）输入到模型中，称为一个Iteration,
pytorch dataloader详解
包龙星的剑
08-25 1万+
构建自己的dataloader是模型训练的第一步，本篇文章介绍下pytorch与dataloader以及与其相关的类的用法。
Pytorch学习--DataLoader的使用
Mary的博客
10-24 2620
Pytorch学习--DataLoader的使用
【pytorch】DataLoader（数据迭代器） 包含多种DataLoader的生成方法
热门推荐
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~
【代码笔记】Pytorch学习 DataLoader模块详解
Small__明的博客
04-07 3190
这里会把参数全部列出，这里列出的目的是让大家知道各个参数的意义。实际上很多是用不到的，我用加粗字体表示一些常用的参数。__next__方法会调用_next_data，_next_data获取一个batch的数据。dataloader主要有6个class构成（可见下图）
PyTorch——Dataloader使用
m0_73991249的博客
08-21 1699
前面我在写PyTorch的第一篇文章里讲过Dataset是啥，Dataset就是将数据集分类，并且分析出这些数据集它的位置哪、大小多少、这个数据集一共有多少数据......等等信息那么把Dataset比作一副扑克牌，那么如果你就让这副牌放在桌子那不去取牌，那你怎么打牌？Dataloader就是做【取牌】这个操作，就是去【读取数据】
PyTorch入门必学：DataLoader（数据迭代器）参数解析与用法合集
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
12-10 4万+
📚PyTorch入门精华：DataLoader参数全解析📚 🔍深入探索PyTorch中的DataLoader，一文掌握其核心参数！从dataset到batch_size，再到shuffle和num_workers，每个参数都为你详细解读。💡 🌱从基础到进阶，带你领略DataLoader的魅力。用emoji点缀，让学习更加生动有趣！🎉 🚀掌握这些参数，轻松构建高效的数据加载流程，为你的PyTorch项目加速！💪 #PyTorch #DataLoader #参数解析 #数据加载
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