pytorch本地导入数据集

最新推荐文章于 2024-11-14 00:52:10 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch 人工智能 python
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pytorch导入数据集
2302_79795489的博客
10-07 1005
Dataset：一种数据结构，存储数据及其标签Dataloader：一种工具，可以将Dataset里的数据分批、打乱、批量加载并进行迭代等（方便模型训练和验证）Dataset就像一个大书架，存放着带有标签的数据书籍，并且这些书有编号（0,1,2...）；而Dataloader就像一个图书管理员，负责从书架上按需取出书籍并分批提供给读者。
神经网络入门实战：（五）本地数据集的读取，以及从pytorch官网下载数据集的操作
最新发布
qq_51409113的博客
11-28 361
介绍了pytorch如何读取本地数据集，以及从pytorch官网下载数据集的操作
使用pytorch导入自建数据集
Xingwen_future的博客
06-02 2610
使用pytorch导入自建数据集 以mini_imagenet为例 其实是关键需要数据集的结构为 data train 类别1 image1 image2 …… 类别2 image1 image2 …… test 类别1 image1 image2 …… 类别2 image1 image2 …… val(可选) 类别1 image1 image2 …… 类别2 image1 i
pytorch导入自定义数据集
weixin_43760440的博客
02-24 5468
最近刚学图神经网络，数据集导入折腾了很久，终于开窍了一点。 目前常用的数据导入方法主要有两种： （1）torchvision自带的导入方式: 这种导入方式使用了torchvision自带的库，打开函数进去看它的说明是这样的： 直接翻译过来意思就是图片要放在相应类别的文件夹下，文件夹名字就是图片所属的类别。 导入代码如下： from torchvision import datasets '''transform可自行定义''' train_transforms = transforms.Compose(
学习Pytorch导入本地下载的数据集以CIFAR-10为例
qq_58135699的博客
11-12 2694
pytorch 导入数据集 本地数据集
pytorch如何导入本地数据集（CIFAR10为例）——详细教程
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weixin_44844089的博客
06-18 3万+
pytorch导入本地数据集 最近刚接触机器学习，发现运行别人的代码数据集每次都需要自动从外网下载，速度实在是太慢了！自己摸爬滚打了一天，最终自己下载了本地CIFAR10数据集，并且成功导入。 数据集链接如下：如果失效私聊我即可 链接：https://pan.baidu.com/s/1Tg1hOY8XqUL2Na5jwyP4WQ 提取码：wgvx 过程讲解 第一阶段 首先就是将我们的数据集下载，然后随便放到一个文件夹中，但是注意这个文件夹的路径最好没有中文 这里我选择的路径是 I:\dataset
PyTorch加载自己的数据集实例详解
09-17
2. **导入所需模块**：需要导入`torch.utils.data.Dataset`、`torchvision.transforms`等库，这些库提供了数据集定义的基础和图像预处理的功能。 3. **定义加载自定义数据的类**：创建一个名为`MyDataset`的类，继承...
python进阶教程：pytorch 把MNIST数据集转换成图片和txt的方法
12-21
在本篇《Python进阶教程：PyTorch将MNIST数据集转换成图片和txt》中，我们将探讨如何使用PyTorch库将经典的MNIST手写数字数据集转化为可读的图片格式和文本文件。MNIST数据集是机器学习领域常用的训练集，包含了60,...
python如何导入图片集_pytorch下大型数据集(大型图片)的导入方式
weixin_40004051的博客
12-04 900
使用torch.utils.data.Dataset类 处理图片数据时，1. 我们需要定义三个基本的函数，以下是基本流程class our_datasets(Data.Dataset):def __init__(self,root,is_resize=False,is_transfrom=False):#这里只是个参考。按自己需求写。self.root=rootself.is_resize=is_...
torch数据集导入
wdnmdhuan的博客
04-08 858
torch数据集导入文件读取使用pandas读取使用numpy读取将数据包装成Dataset类直接使用TensorDataset进行包装继承Dataset类 import numpy as np import pandas as pd import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, TensorDataset 文件读取 将数据从文件中读取出来并转化为tensor类，即便进行后续的处理 使用pandas读取 data = pd.r
pytorch对自己准备的数据集进行读取的相关文件torch代码
10-18
对自己准备训练的数据集进行读取，即选取路径，读入数据其次将数据加载如train_loader中对图像进行训练等操作
Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集
09-05
Pytorch 官方 示例代码 MNIST 数据集，使用tar 命令压缩过，需要解压请使用 tar 工具进行操作
pytorch加载本地数据集
dahaoren15的博客
04-05 2464
FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000的训练集长度，10000 的测试集长度，28x28 的灰度图片，涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 Fashion Mnist数据集在线下载非常慢，之前下载到百分之98时报错，并且下载非常非常慢所以采用pytorch本地加载数据集。 1、将下载的文件压缩包放到自己的文件夹里。 2、获取数据集时把地址改为自己存放文件的路径即可。 3、这时运行自己的代码即可。就不会去下载数据集
pytorch加载本地数据集（实例）
yjinyyzyq的博客
05-28 7291
数据集： Stanford Dogs
pytorch基础-数据集导入
gudao07的博客
11-14 3790
pytorch的数据导入，包括dataset,tensorboard,transform,dataloder等
from torch.utils.data import Dataset详解
m0_49133355的博客
07-19 1000
torch.utils.data.Dataset 是 PyTorch 数据加载库中的一个重要类，用于定义自定义数据集。通过继承 Dataset 类，可以创建自己的数据集类，并实现数据的加载和处理逻辑。通过继承和实现 torch.utils.data.Dataset 类，可以灵活地创建自定义数据集，并与 DataLoader 结合使用，实现高效的数据加载和处理。(self, idx)：支持索引操作，返回指定索引的样本。继承 Dataset 类，并实现。方法中加载文件数据。2.1 导入相关模块。
PyTorch加载自己的数据集
fb_941219的博客
03-23 3822
创建一个类，继承自torch.utils.data.Dataset，并重写__len__()和__init__用于向类中传入外部参数，同时定义样本集__len__()方法应该返回数据集的大小方法应该返回一个样本这里另外给出一个例子，其中图片存放在一个文件夹，另外有一个csv文件给出了图片名称对应的标签。Args:Args:Returns:其中:batch_size：样本是按“批”读入的，batch_size就是每次读入的样本数。
2.pytorch学习:自己导入数据集与利用自带的公开数据集
wzfafabga的博客
11-04 2426
2.pytorch学习:自己导入数据集与利用自带的公开数据集
pytorch之数据的导入
weixin_42914004的博客
11-16 1266
pytorch之数据的导入一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
pytorch导入本地数据集
09-01
### 回答1： 首先，你需要将本地数据集的图片等文件存放在一个文件夹中。然后，你可以使用 PyTorch 的 `torchvision.datasets.ImageFolder` 函数来读取数据。 例如： ```python import torch import torchvision # 定义数据集的路径 data_dir = '/path/to/your/data' # 定义数据加载器 data_loader = torch.utils.data.DataLoader( torchvision.datasets.ImageFolder(data_dir, transform=transforms), batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4 ) # 使用 for 循环来遍历数据加载器并处理数据 for inputs, labels in data_loader: # 处理数据 ... ``` 在上面的代码中，`data_dir` 变量表示数据集所在的文件夹的路径，`transforms` 是一个可选的变换列表，用于对输入数据进行预处理。`batch_size` 参数表示每次返回的图像数量，`shuffle` 参数表示是否打乱数据，`num_workers` 参数表示使用多少个子进程来加载数据。 在处理数据时，每次迭代数据加载器都会返回一个批次的输入数据和对应的标签。你可以使用这些数据来训练你的模型。 希望这些信息对你有帮助。 ### 回答2： 导入本地数据集到PyTorch可以通过以下步骤完成。 1. 首先，我们需要确保数据集已经下载并保存在本地计算机的某个文件夹下。比如，我们将数据集保存在名为"data"的文件夹中。 2. 接下来，我们需要导入PyTorch库，并使用`torchvision.datasets.ImageFolder`来创建一个数据集对象。ImageFolder是一个PyTorch提供的可以用于处理图像数据的数据集类。 ```python import torch from torchvision import datasets # 定义数据集路径 data_path = 'data/' # 创建一个数据集对象并指定数据集路径和数据变换（若有需要） dataset = datasets.ImageFolder(root=data_path, transform=None) ``` 3. 假设我们通过上述步骤已经成功加载了数据集。接下来，我们可以使用`torch.utils.data.DataLoader`来创建一个数据加载器，将数据集加载到模型中进行训练或测试。数据加载器可以帮助我们方便地处理数据批次、数据乱序和并行加载等问题。 ```python from torch.utils.data import DataLoader # 定义批处理大小和是否打乱数据 batch_size = 32 shuffle = True # 创建一个数据加载器并指定数据集和其他参数 data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle) ``` 通过以上步骤，我们就可以将本地数据集成功导入到PyTorch中了。从而可以方便地使用PyTorch提供的功能进行数据预处理、模型构建和训练等操作。
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