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解释train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(pgd_dataset)

时间: 2023-12-06 13:05:23 浏览: 103

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

这行代码是用来创建一个PyTorch中的DataLoader对象，以便我们可以在训练模型时加载和处理数据。其中，pgd_dataset是一个包含我们训练数据的PyTorch Dataset对象。DataLoader对象可以对数据进行批处理、随机打乱、并行加载等操作，以便更有效地训练模型。在这个例子中，train_dataloader是一个从pgd_dataset中加载数据的迭代器，我们可以使用它来迭代训练数据集中的每个批次数据。

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