pytorch---dataloader之自己理解

最新推荐文章于 2025-05-14 23:05:40 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zxyhhjs2017/article/details/82865624
本文深入探讨了DataLoader如何通过反复调用FaceLandmarksDataset中的__getitem__函数来加载数据，以及shuffle参数如何影响数据的读取顺序。通过解析DataLoader的工作原理，帮助读者更好地掌握数据加载和预处理技巧。

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

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中DataLoader介绍
u012374012的专栏
10-28 1635
按照上图的顺序，本小节就来到pytorch数据加载最核心模块——DataLoader。从以上可以看到，DataLoader类有14个变量，因此成为最核心模块，一点不为过。DataLoader功能繁多，这里根据官方文档可总结为以下五大功能：支持两种形式数据集读取：map-style and iterable-style datasets自定义采样策略：customizing data loading order自动组装成批数据：automatic batching。
pytorch——DataLoader
m0_67855350的博客
04-08 991
Datasetint可选1bool可选int可选bool可选。
Pytorch的Dataloader使用详解
最新发布
qq_53300975的博客
05-14 1429
definit2.使用Sampler进行不均衡数据采样。
pytorch中的DataLoader
m0_50317149的博客
05-31 6494
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中的DataLoader
xinxin的博客
08-01 5321
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 DataLoader
每日提升一点点
10-23 369
class DataLoader(object): r""" Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides single- or multi-process iterators over the dataset. Arguments: dataset (Dataset): dataset from which to load the data. batch_size .
a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning-master_pytorch_
09-30
**PyTorch简介** PyTorch是Facebook开源的一个深度学习框架，它以其灵活性和易用性受到广大开发者和研究人员的喜爱。PyTorch的核心是动态计算图，这使得...在实践中，不断探索和优化模型，你会发现PyTorch的强大之处。
d2l-pytorch-slides:自动生成的笔记本幻灯片
04-01
《深入理解PyTorch：基于d2l-pytorch-slides的笔记与解析》 PyTorch是一款由Facebook开发的深度学习框架，以其易用性和灵活性受到广大开发者喜爱。本资料“d2l-pytorch-slides”是针对d2l-ai开源项目中的PyTorch...
DPSH-pytorch-master.zip_dpsh_pytorch_pytorch-master
09-24
标题中的"DPSH-pytorch-master.zip_dpsh_pytorch_pytorch-master"暗示这是一个与PyTorch相关的项目，可能是一个特定的库或者框架的实现，命名为"DPSH"，并且是基于PyTorch的。"DPSH"可能是作者自定义的缩写，代表一...
pytorch-1.0.2.tar.gz
03-12
3. **数据加载和预处理**：`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`类为数据集管理和批量加载提供了便利，支持并行化和预处理操作，简化了数据输入流程。 4. **优化器**：PyTorch内置了多种优化...
pytorch-tutorial-master
01-28
PyTorch是一个强大的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。...这个“pytorch-tutorial-master”教程可能涵盖以上所有知识点，通过实践这些示例，你可以更好地理解和掌握PyTorch，进而构建自己的深度学习模型。
PyTorch DataLoader
dongfangxiaozi_的专栏
12-03 255
在使用PyTorch时，经常需要自己写DataLoader，写DataLoader前需要先写Dataset，通常情况可能需要给定一个file_path动态加载，这里先定义一个X和Y。 Dataset类需要实现__getitem__和__len__两个函数 from torch.utils.data.dataloader import DataLoader from torch.utils.data.dataset import Dataset import torch.utils.data as D
pytorch 函数DataLoader
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TH_NUM的博客
07-01 5万+
Dataset（https://blog.youkuaiyun.com/TH_NUM/article/details/80877196）只负责数据的抽象，一次调用getitem只返回一个样本。前面提到过，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帮助我们实现这些功能。 DataLoader的函数定义如...
pytorch的dataloader函数
qq_62585870的博客
02-27 1453
这段代码的主要目的是加载 CIFAR-10 数据集，并将数据集中的图像以批量的形式可视化到 TensorBoard 中。通过DataLoader和，可以方便地加载和可视化数据。TensorBoard 的数据可以使用以下命令查看：bash复制打开浏览器并访问即可查看可视化结果。DataLoader是一个便捷高效的工具，用于在深度学习任务中加载和管理数据。它通过批量加载、数据打乱、多线程支持等功能，满足了不同场景下的数据处理需求。
Pytorch中DataLoader类
紫芝的博客
10-03 676
1 基本流程 首先熟知，pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的： 创建一个 Dataset 对象 创建一个 DataLoader 对象 循环这个 DataLoader 对象，将img, label加载到模型中进行训练 dataset = MyDataset() dataloader = DataLoader(dataset) num_epoches = 100 for epoch in range(num_epoches): for img, label in dataloader:
PyTorch——Dataloader使用
m0_73991249的博客
08-21 1497
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、DataSet
向阳争渡
04-12 698
研究了下DataLoader大批量加载数据的原理:DataLoader只负责数据的抽象，一次调用getitem只返回一个样本 import torch from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import numpy as np import pandas as pd class DataSet(Dataset): def __...
Pytorch-DataLoader 和 Dataset
LIWEI940638093的博客
06-20 382
DataLoader 和 Dataset一 要点总结二 示例1 用 torch.utils.data.Dataset.TensorDataset 来将数据包装成Dataset类2 继承 torch.utils.data.Dataset类 ，实现类中的 len 方法和getitem 方法3 torchvision.datasets.mnist使用示例 参考： https://blog.youkuaiyun.com/zw__chen/article/details/82806900 https://blog.csdn.n
深入浅出pytorch-从模型到源码
03-20
用户可能需要知道如何从源码层面理解PyTorch模型，所以需要一步步引导他们找到源码位置，分析结构，并给出实际例子。例如，VGG有两个类，一个是模型构建，另一个是预训练权重，这对用户自己编写模型有帮助。同时，...
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