Pytorch框架-Datasets&DataLoaders

已于 2022-11-01 16:37:46 修改
阅读量356 收藏
点赞数
分类专栏： 深度学习 Python 传统/深度三维重建MVS系列 文章标签： python 深度学习
于 2022-10-27 23:08:10 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_51233386/article/details/127562625
版权
这篇PyTorch教程介绍了如何创建自定义的Datasets和DataLoaders，强调了数据集代码与模型训练代码分离的重要性，以提高可读性和模块化。内容包括Dataset的init、len和getitem函数的实现，以及数据文件夹结构的设置。同时提供了mvs_custom.py和test_dataloader.py两个示例文件，用于理解和测试数据加载过程。

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

Pytorch教程
参考链接：https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/saveloadrun_tutorial.html

1 Datasets & DataLoaders

  • 提供两数据加载函数：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset
  • 实现数据集代码与模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化
  • 制作自己的数据集必须要实现三个函数：
__init__, __len__,  __getitem__
  • init函数在实例化Dataset对象时运行一次
  • len返回数据集中样本的数量
  • getitem函数的作用是:从给定索引idx,从数据集中加载并返回一个样本并将其转换为张量。

2 文夹结构

在Code 下面新建pytorch_test文件夹，
下面分别建立

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
pytorch学习笔记之dataload
小卜妞的博客
11-17 1782
pytorch的数据加载：torch.utils.data.DataLoader 源码解析 python中iterator和iterable的区别：前者表示迭代器，后者表示是否可迭代；迭代器不用知道一共多少元素，需要next往下查找，可以用for结构的就是iterator；而list/truple/map/dict都可迭代，有固定的大小，不是迭代器。 只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口（除非用户重写…），该接口的目的：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle、
Pytorch学习---基于经典网络架构ResNet训练花卉图像分类模型
最新发布
weixin_46164667的博客
09-20 877
"""set_parameter_requires_grad 函数的作用是根据 feature_extracting 参数的值来决定是否冻结模型的参数。当用于特征提取时，它会阻止预训练模型的参数在训练过程中被更新，从而保留预训练模型的特征提取能力。当用于微调时，它不会修改参数的 requires_grad 属性，从而允许所有参数被更新。"""# 该函数会遍历模型的所有参数，并将它们的 requires_grad 属性设置为 False。
Pytorch中的DataLoader
xinxin的博客
08-01 5293
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之dataloader深入剖析
Joker 007的博客
02-26 214
参考文章：https://www.cnblogs.com/ranjiewen/p/10128046.html
pytorch中的DataLoader
m0_50317149的博客
05-31 6454
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之Datasets & DataLoaders
m0_60989428的博客
03-27 359
自定义数据集类必须实现三个函数：__init__、__len__和__getitem__。FashionMNIST图像存储在目录img_dir中，它们的标签分别存储在CSV文件annotations_file中import os'''初始化包含图像、注释文件和两者转换'''#此处用pandas读入csv文件，也可用其他的'''返回：数据集中的样本数''''''输入：索引返回：数据集和标签'''
Pytorch数据集搭建与加载 pytorch-Datasets & DataLoaders +注释
10-31
`Pytorch-Datasets & DataLoaders` 是PyTorch框架中用于管理和加载数据集的两个核心组件，它们为高效且灵活的数据处理提供了强大的支持。本文将详细介绍如何利用这两个工具来搭建自定义数据集并进行加载。 首先，...
pytorch-DEX-master.zip
11-22
5. **数据加载(Datasets and DataLoaders)**：PyTorch的数据加载器使批量处理和预处理数据变得方便，加速训练过程。 回到"PyTorch DEX"，如果它是一个扩展库，它可能包含以下功能： - **便捷的模型创建工具**：...
“简约版”Pytorch —— Pytorch-Lightning详解
热门推荐
weixin_46062098的博客
11-16 2万+
PyTorch-Lightning介绍安装实用功能Automatic Batch Size Finder - 自动获取Batch SizeAutomatic Learning Rate Finder - 自动获取初始学习率Reload DataLoaders Every Epoch - 重新加载数据Callbacks - 回调函数Weights Summary - 展示网络信息Progress Bar - 进度条Training and Eval Loops - 训练以及测试循环Training on GP
pytorch实战5——DataLoader数据集制作
Evan_qin_yi_quan的博客
02-25 4986
DataLoader数据集制作
使用pytorch的dataload方式计算自己的图片数据集的均值和标准差
12-21
网上看到一个使用opencv读取图片然后计算数据集的均值和标准差的，但是那个读取图片后把图片的每个值append到一个列表，要是数据集大的话内存真的会爆掉的啊，所以借助网上另一个使用pytorch的数据读取方式来计算的，原文https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11448460.html 这篇是分别计算了训练集、测试集和验证集数据的均值和标准差并将均值和标准差保存到了一个文件中，我不需要那样子，我只需要计算我总数据集的均值标准差并输出就好了，所以做了一点修改。 首先说一下我的文件夹格式，没有分训练集测试集啥的，就是一个文件夹下面分类别放 ‘/home
pytorch数据读取Dataloader与Dataset
01-06
数据 数据收集–>img，label 数据划分–>train，valid，test（详细见：https://blog.youkuaiyun.com/wyyyyyyfff/article/details/104381429） 数据读取–>dataloader–>sampler（index生成索引，样本序号），dataset（根据索引读取img，label） 数据预处理–>transforms DataLoader DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。通过使用DataLoader，我们可以方便地对数据进行相关操作，比如我们可以很方便地设置batch_size，对于每一个ep
Pytorch(二)：DataLoaders 和 DataSets
weixin_41936775的博客
05-21 941
为避免用于处理样本数据的代码与训练模型的代码混淆在一起，大家会希望将处理数据集的代码与模型训练的代码分离，以提高代码的整体可读性和模块化。 因此PyTorch提供了两个数据集相关的类：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset，这两个类允许我们使用预加载的数据集或使用自己的数据构建数据集。 其中： Dataset 存储样本数据及其相应的标签； DataLoader 则能够将 Dataset 包装成一个可迭代对象，便于访问样本数据及其相应标签
PyTorch——Dataloader使用
m0_73991249的博客
08-21 1442
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 dataloader笔记
lt1103725556的博客
11-19 297
学习https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html pytorch官方教程之二 dataloader的笔记 Dataset类 继承Dataset类，重写__len__与__getitem__方法 len :外部调用len(dataset)时，返回dataset的长度 show_landmarks(**sample...
【pytorch】Dataloader学习笔记
weixin_44815943的博客
12-02 4079
总结 Pytorch中加载数据集的核心类为torch.utils.data.Dataloder，Dataloader中最核心的参数为dataset，表示需加载的源数据集。dataset有两种类型：“map-style dataset” 与 “iterable-style dataset”， map-style dataset可以理解为“每一样本值都可以通过一个索引键获取”， iterable-style dataset可以理解为“每一条样本值顺序存储在容器中，没有索引键”。参数sampler 与参数shuf
Pytorch：数据读取机制（DataLoader与Dataset）
weixin_47255403的博客
12-04 3434
自定义类"""rmb面额分类任务的Dataset:param data_dir: str, 数据集所在路径:param transform: torch.transform，数据预处理"""self.data_info = self.get_img_info(data_dir) # data_info存储所有图片路径和标签，在DataLoader中通过index读取样本img = self.transform(img) # 在这里做transform，转为tensor等等# 遍历类别。
pytorch，从数据集dataload开始网络搭建
qq_44719427的博客
11-23 705
目录1.数据集载入1.1 假设新建一个`myDataset.py`1.2 引入1.3 采样策略2 搭建网络2.1 假设新建一个`myModel.py`2.2 训练2.3测试 1.数据集载入 网上许多的搭建网络的历程中都是使用已经组织好的数据集，当使用自定义的数据集需要以下操作 1.1 假设新建一个myDataset.py from torch.utils.data import Dataset,DataLoader import torchvision import torch import os im
Pytorch(一)数据加载和处理
Gloria_Song的博客
10-19 729
写在前边：最近在博客上遇到了个不错的博主，通过读他的博客自己做一些笔记，与大家分享 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html这个是pytorch 的官方教程 深度学习的框架主要包括以下四个流程： 数据加载和处理——>模型定义（包括损失函数的选择）——>训练——>测试 load...
Pytorch自定义数据集搭建及DataLoaders使用指南
资源摘要信息:"在PyTorch框架中，数据集的搭建与加载是机器学习与深度学习项目的基石。理解PyTorch中的Datasets和DataLoaders是高效处理数据集的关键步骤。本文档将深入解析如何使用PyTorch创建自定义数据集，并通过...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

R-G-B

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值