图卷积数据集dataloader
时间: 2023-10-08 22:11:58 浏览: 39
图卷积数据集的DataLoader是用来加载并返回已处理好的图卷积数据集的迭代函数。它的主要目的是对自定义后的图卷积数据集根据batch_size、是否随机打乱等进行封装成batch,以便进行训练。在PyTorch中,数据加载的处理过程一般如下所示:
1. 首先,通过继承Dataset类来预处理自己的图卷积数据集。
2. 然后,使用PyTorch提供的DataLoader函数来加载数据集。这里的batch即为通过Dataset返回的值。
3. 在使用DataLoader函数时,可以设置一些参数,如batch_size、是否随机打乱、num_workers等。
4. 最后,可以通过collate_fn参数来指定一个自定义的函数,用于对每个batch的数据进行处理和组合。这个自定义函数将在DataLoader中使用。
例如,在训练过程中,可以使用以下代码来使用DataLoader加载图卷积数据集:
train_dataset = MyGraphDatasets(data, labels) # 使用自定义的图卷积数据集类创建数据集对象
train_data = DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=my_collate_fn) # 使用DataLoader加载数据集
在上述代码中,train_dataset是由自定义的图卷积数据集类创建的数据集对象,train_data则是使用DataLoader函数加载的数据集,其中设置了batch_size、是否随机打乱、num_workers等参数,并指定了自定义的collate_fn函数用于处理每个batch的数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>