DataLoader类详解

最新推荐文章于 2024-10-24 20:37:34 发布

涤生843

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分类专栏： python操作 pytorch 文章标签：深度学习神经网络自然语言处理

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DataLoader在PyTorch中用于批量加载数据，依据batch_size参数从dataset中获取数据。它实现了__iter__方法，故可迭代，每次返回的数据长度由dataset的__getitem__函数决定。若__getitem__返回(img,target)，data将包含一对元素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

DataLoader类的作用是根据batch_size的尺寸，每次从dataset里面返回该尺寸大小的数据data。

该类实现了__iter__函数，所以它是一个可迭代对象。每次迭代返回的就是从dataset中取得batch_size大小的数据data（注意，这个data的长度不是batch_sieze，而是dataset的__getitem__函数返回值的数目。例如，如果__getitem__函数返回的是（img，target），则len(data）是2）

而dataset如果实现了__getitem__函数，那么就可以通过查看它的__getitem__函数返回值，来得知最后data中包含什么内容。