pytorch数据读取
时间: 2023-10-18 09:25:24 浏览: 71
在PyTorch中,您可以使用`torchvision.datasets`模块中的内置数据集,或自定义数据集进行数据读取。
对于内置数据集,您可以使用以下步骤读取数据:
1. 导入必要的库:
```python
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
```
2. 定义数据转换:
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
```
3. 加载数据集并创建数据加载器:
```python
train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
这将创建一个名为`train_dataloader`的数据加载器,每次返回一个大小为32的训练样本批次。
对于自定义数据集,您需要创建一个继承自`torch.utils.data.Dataset`的类,并实现`__len__`和`__getitem__`方法以提供数据集的长度和访问样本的功能。然后,您可以通过类似的方式创建数据加载器。
希望这能帮到您!如有其他问题,请随时提问。