pytorch---dataloader之自己理解

最新推荐文章于 2025-10-25 12:34:27 发布
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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。
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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：

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pytorch学习笔记之DataLoader
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Dataset & DataLoader基础 在PyTorch中一般需要使用DataLoader来小批量的加载数据，也就类似于mini-batch的操作，如下图所示： （图片来自b站[刘二大人]上传视频《PyTorch深度学习实践》完结合集） 为此PyTorch提供了torch.utils.data.Dataset这样一个基类用于构建我们自己的数据集，我们要做的就是基于这个基类实现一个派生类，需要实现两个函数，如下代码框架所示： import torch from torch.util
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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 深度学习基础：Dataset 与 DataLoader 详解
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经天纬地，格物致理
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本文将从概念、原理带你全面理解 Pytorch中 Dataset 与 DataLoader。
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Datasetint可选1bool可选int可选bool可选。
pytorch中的DataLoader
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Pytorch中的DataLoader
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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；
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每日提升一点点
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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 .
PyTorch DataLoader
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12-03 266
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
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