def __getitem__(self, index):,DataLoader在取数据时,这个index指标是怎么选取的?
时间: 2023-12-17 19:06:03 浏览: 57
当使用DataLoader加载数据时,index指标是由PyTorch中的Sampler对象选取的。Sampler对象可以是随机采样器、顺序采样器、带有权重的采样器等等。在DataLoader中可以通过参数设置来选择使用哪种Sampler。Sampler对象会在每个epoch开始时生成一个新的index列表,并根据这个列表来取出对应的数据。
相关问题
class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def __getitem__(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def __len__(self): return len(self.img)
这是一个 PyTorch 中用于定义自定义训练数据集的类。其中,__init__ 方法用于初始化数据集,img 参数为输入的数据,transform 参数为对数据进行的变换操作;__getitem__ 方法则用于根据索引 index 获取对应的数据,并将其转换为 PyTorch 的 Tensor 对象;__len__ 方法则用于获取数据集的长度(即数据的数量)。通过这个类定义,我们可以使用 PyTorch 中的 DataLoader 对象来对数据进行批量读取和处理。
class Iterator(Dataset): def __init__(self, data_dict, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=1): self.data_dict = data_dict self.keys = list(data_dict.keys()) self.iter = DataLoader(dataset=self, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers) def __getitem__(self, index): return {k: self.data_dict[k][index] for k in self.keys} def __len__(self): return self.data_dict["SessionId"].shape[0]代码解释
这是一个 Python 代码段,定义了一个名为 Iterator 的类,继承自 Dataset 类。该类的属性包括 data_dict、keys 和 iter,分别表示数据集字典、数据集特征名列表和数据集加载器。类还定义了三个方法,__getitem__、__len__ 和 __init__,分别表示获取数据、获取数据集长度和初始化数据集。具体实现上,__getitem__ 方法通过遍历 self.keys 列表,返回指定特征的数据,__len__ 方法返回 SessionId 特征的长度,__init__ 方法则根据传入的参数初始化 data_dict、keys 和 iter 属性。
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