batch_size = 128 dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:]) loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
时间: 2024-05-15 07:09:30 浏览: 28
这段代码是使用torch_geometric库中的DataLoader类来处理mini batch的方式。首先,通过TUDataset类加载数据集,并设置参数root为'/tmp/ENZYMES',name为'ENZYMES',use_node_attr为True。然后,创建一个DataLoader对象loader,将数据集dataset作为参数传入,并设置batch_size为32,shuffle为True。最后,通过for循环遍历loader,每次迭代得到一个batch的数据。
如果你想将batch_size设置为128,可以按照以下方式修改代码:
```python
batch_size = 128
dataset = Planify_Dataset(Graphs_pyTorch[1:])
loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
```
这样就将batch_size设置为128,并创建了一个新的DataLoader对象loader。
相关问题
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)
这段代码是使用PyTorch库中的DataLoader类来创建训练和测试数据的批处理加载器。DataLoader类是用于在训练和测试过程中对数据进行批处理的工具。下面是对这段代码的解释和演示:
1. 创建训练数据加载器[^1]:
```python
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=batch_size)
```
这行代码使用DataLoader类创建了一个训练数据加载器train_dataloader。它接受两个参数:training_data是训练数据集,batch_size是每个批次的样本数量。训练数据加载器将训练数据集分成多个批次,并在每个批次中返回指定数量的样本。
2. 创建测试数据加载器[^1]:
```python
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=batch_size)
```
这行代码使用DataLoader类创建了一个测试数据加载器test_dataloader。它接受两个参数:test_data是测试数据集,batch_size是每个批次的样本数量。测试数据加载器将测试数据集分成多个批次,并在每个批次中返回指定数量的样本。
这样,我们就可以使用train_dataloader和test_dataloader来迭代训练和测试数据集中的批次数据,以便进行模型训练和评估。
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
这行代码是用来创建一个测试集的 DataLoader 对象。DataLoader 是 PyTorch 提供的一个工具,用于在训练和测试时对数据进行 batch 划分和 shuffle。
其中,test_dataset 是测试数据集,batch_size 是指定每个 batch 的数据量大小,shuffle=True 表示打乱数据顺序,确保每个 batch 的数据是随机的。
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