首页from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader

from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader

时间: 2023-07-23 22:05:02 浏览: 254

pytorch数据读取Dataloader与Dataset

数据数据收集–>img，label 数据划分–>train，valid，test（详细见：https://blog.csdn.net/wyyyyyyfff/article/details/104381429）数据读取–>dataloader–>sampler（index生成索引，样本序号），dataset（根据索引读取img，label）数据预处理–>transforms DataLoader DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。通过使用DataLoader，我们可以方便地对数据进行相关操作，比如我们可以很方便地设置batch_size，对于每一个ep

这两个类分别是 PyTorch 中用于构建数据集和数据加载器的类。Dataset 类是一个抽象类，需要用户自己实现其中的 \_\_len\_\_ 和 \_\_getitem\_\_ 方法，用于返回数据集的大小和指定索引的数据项。DataLoader 类则是用于从数据集中按批次加载数据的类，可以指定批次大小、是否打乱数据集顺序、是否使用多进程等参数。一般情况下，我们可以先通过 Dataset 类将数据集转换为 PyTorch 可以处理的格式，然后再通过 DataLoader 类将其加载到内存中，以进行后续的模型训练或推理。

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