pytorch_Dataloader与Dataset

最新推荐文章于 2024-01-23 22:27:48 发布
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分类专栏： pytorch
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本文深入探讨了PyTorch中Dataloader与Dataset的工作原理，解析了batch_size、epoch和iteration之间的关系，帮助读者掌握数据读取和处理的高效机制。

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Pytorch中DataLoader和Dataset的基本用法
iioSnail的博客
01-29 1万+
文章目录DataLoader支持的两种数据集Iterator格式的DataLoaderPython的Iterator格式数据简介Pytorch使用DataLoader使用自定义的IterableDataset实战：自定义图片加载DataLoaderMap格式的DataLoader DataLoader支持的两种数据集 Map格式：即key,value形式，例如 {0: ‘张三’, 1: ‘李四’} Iterator格式：例如数组，迭代器等 Iterator格式的DataLoader Python中，只要
Pytorch利用Dataset类和DataLoader读取自己的数据集，并训练
qq_32953463的博客
07-03 1002
（图像数据集的图像路径写在一个txt中，txt每一行为 Path Label）
pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset
学姐带你玩AI的博客
03-30 1529
主要讲述数据模块，如何从硬盘中读取数据，对数据进行预处理、数据增强，转换为张量的形式输入到模型之中
Pytorch数据读取机制(DataLoader)
周周周周周大帅的博客
01-23 1万+
一、python读取机制 在学习Pytorch的数据读取之前，我们得先回顾一下这个数据读取到底是以什么样的逻辑存在的， 我们知道机器模型学习的五大模块，分别是数据，模型，损失函数，优化器，迭代训练。而这里的数据读取机制，很显然是位于数据模块的一个小分支，下面看一下数据模块的详细内容： 数据模块中，又可以大致分为上面不同的子模块， 而今天学习的DataLoader和DataSet就是数据读取子模块中的核心机制。 了解了上面这些框架，有利于把知识进行整合起来，到底学习的内容属于哪一块。下面正式开始Dat
pytorch的dataloader机制深入总结
m0_47931820的博客
06-18 1653
首先聊一聊个人对于Pytorch为什么使用dataloder这一机制的理解： 在没有用pytorch之前，我读取数据一般时写一个load_data的函数，在里面导入数据，做一些数据预处理，这一部分就显得很烦索。对于深度学习来说，还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等，所以需要有一个模块来集中解决这些事情，所以就有了data_loader的机制 本篇文章主要解决以下三个问题： 如何最快地加载torch官方已有的数据集并生成一个dataloader ? 如何加载本地的数据
Pytorch：数据读取机制（DataLoader与Dataset）
weixin_47255403的博客
12-04 3490
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。
一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系
09-16
在PyTorch中，数据加载流程的核心组件包括`DataLoader`、`Dataset`和`Sampler`。理解它们之间的关系对于高效地处理数据至关重要。本文将自上而下地阐述这三个概念，以帮助初学者更好地掌握PyTorch的数据读取机制。 ...
PyTorch中DataLoader与Dataset的使用、关系&原理
nstarLDS的博客
03-05 3177
DataLoader（torch.utils.data.DataLoader） 功能：构建可迭代的数据装载器 类中的几个主要变量定义功能介绍如下，除此之外还有11个参数 dataset：Dataset类，决定数据从哪里读取以及如何读取 batchsize：批处理的大小 num_works：是否多进程读取数据 shuffle：每个epoch是否乱序 (true or false) drop_last...
Pytorch笔记：DataLoader，Dataset和Sampler
qq_44804542的博客
04-20 4310
简介： 在 PyTorch 中，我们的数据集往往会用一个类去表示，在训练时用 Dataloader 产生一个 batch 的数据。简单说，用一个类 抽象地表示数据集，而 Dataloader 作为迭代器，每次产生一个 batch 大小的数据，节省内存。 pytorch中加载数据的顺序是： ①创建一个dataset对象 ②创建一个dataloader对象 ③循环dataloader对象，将data,label拿到模型中去训练 Dataset torch.utils.data.Dataset是一个抽象类，是Py
pytorch---dataloader之自己理解
zxyhhjs2017的博客
09-27 1077
dataloader,会用__next()__反复调用FaceLandmarksDataset中__getitem__函数，而且是根据id来调用的，这个id的获取来源于len(self.landmarks_frame),如果你选择shuffle它会随机选取id如下输出所示：每一个数据上面两个数字代表id： ...
[Pytorch]DataLoader数据读取机制
最新发布
Ensoleilef的博客
01-23 830
pytorch给定的Dataset是一个抽象类，所有自定义的Dataset都要继承它，并且复写__getitem__()和__len__()类方法，__getitem__()的作用是接受一个索引，返回一个样本或者标签。在实际项目中，如果数据量很大，考虑到内存有限、I/O 速度等问题，在训练过程中不可能一次性的将所有数据全部加载到内存中，也不能只用一个进程去加载，所以就需要多进程、迭代加载，而。的值生成一个 batch 的数据，节省内存的同时，它还可以实现多进程、数据打乱等处理。
pytorch:实例讲解DataLoader具体工作流程
weixin_41391619的博客
03-20 2883
torch中dataloader的具体使用方法；实例讲解
torch学习笔记——利用DataSet和DataLoader加载数据集
wangziyanger的博客
10-17 3047
Dataset与Dataloader的使用
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...
深度学习--第8篇: Pytorch数据读取DataLoader与Dataset
w风的季节-博客
04-30 3363
Pytorch数据读取DataLoader与Dataset 包含一个实例程序, 人民币二分类程序, 主要是学习数据集的划分和读取
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...
从1制作数据集制作DataLoader
weixin_42569537的博客
06-28 760
代码部分采用jupyter notebook编写 首先建立了cat 和dog两个文件夹，从网上随便一类找了一张图片放进去了 代码主要如下 主要思路是建立一个csv文件，每一类图片通过简单的数据增强（本文选了旋转）将猫狗图片分别增加到十张，然后将猫的图片赋予标签0，狗的图片赋予标签1，写入csv文件中，然后制作自定义的DataLoader,主要是写好init ，getitem以及len三个类，其实就是将image和label的单个列表逐一读取，后续再利用dataloader实现迭代的数据循环，最后测试了 一下
Pytorch中的Dataset和DataLoader详解
说文科技，做有态度的研究。
09-07 1444
DataSet 和DataLoader 类详解
pytorch之DataLoader
朴素.无恙的博客
12-19 6813
pytorch之DataLoader 在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助实现这些功能。Dataset只负责数据的抽象，一次调用__getitem__只返回一个样本。 DataLoader的函数定义如下： DataLoader(dataset, batch_size=1, shu...
pytorch_lightning.utilities.exceptions.MisconfigurationException: No `test_dataloader()` method defined to run `Trainer.test`.
05-23
这个错误是由 PyTorch Lightning 框架抛出的，通常出现在测试阶段缺少 `test_dataloader()` 方法的情况下。 要解决这个错误，你需要在你的 PyTorch Lightning 模型中实现一个 `test_dataloader()` 方法，该方法应该返回一个 `DataLoader` 对象，用于加载测试数据。例如： ```python from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self): pass def __len__(self): return 10 def __getitem__(self, idx): return idx, idx + 1 class MyModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch y_hat = self(x) loss = F.mse_loss(y_hat, y) self.log('train_loss', loss) return loss def configure_optimizers(self): return torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.001) def test_dataloader(self): return DataLoader(MyDataset(), batch_size=2) ``` 在上面的代码中，我们实现了一个简单的 PyTorch Lightning 模型 `MyModel`，并在其中定义了一个 `test_dataloader()` 方法，该方法返回一个 `DataLoader` 对象，用于加载测试数据。在这个例子中，我们使用了一个简单的数据集 `MyDataset`，用于生成一些虚拟数据。 如果你已经实现了 `test_dataloader()` 方法，但仍然遇到了这个错误，你可以检查一下你的 `test_dataloader()` 方法是否正确实现。你可以使用 `print` 语句或调试器来检查你的 `test_dataloader()` 方法是否返回了一个有效的数据加载器对象。
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