dataloader加载txt类型
时间: 2023-05-28 11:03:35 浏览: 67
的数据
Dataloader是PyTorch中用来加载数据的工具,可以用于读取各种类型的数据,包括txt类型的数据。下面是一个使用dataloader加载txt类型数据的示例代码:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, txt_file):
self.data = []
with open(txt_file, 'r') as f:
for line in f:
self.data.append(line.strip())
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
dataset = MyDataset('data.txt')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)
for batch in dataloader:
print(batch)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个自定义的Dataset类,其中的__init__方法读取了txt文件中的数据,并将其存储在self.data中。__len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法根据给定的索引返回相应的数据。然后,我们使用这个自定义的Dataset类来创建一个dataloader对象,其中batch_size参数指定每个batch的大小,shuffle参数指定是否要对数据进行随机打乱。最后,我们可以使用for循环迭代dataloader对象,每次获取一个batch的数据,并进行相应的操作。