train_dataset = MyDataset (x_train, y_train) train loader = Data.Dataloader (train dataset, batch size=16, shuffle=True)
时间: 2023-12-06 19:05:41 浏览: 93
tensorflow 中dataset.padded_batch函数的个人理解过程
这段代码是用来创建一个 PyTorch 数据加载器 DataLoader 的。DataLoader 是 PyTorch 中一个很方便的数据读取工具,可以帮助我们将数据按照指定的 batch size 和 shuffle 策略读入到模型中进行训练。
在这段代码中,先创建了一个自定义的数据集 MyDataset,然后将其传入 DataLoader 中。其中 x_train 是输入数据,y_train 是对应的标签数据。batch size=16 表示每次读入 16 个样本进行训练,shuffle=True 表示每个 epoch 都会随机打乱数据顺序,以增加模型训练的随机性和泛化性能。最终得到的 train loader 就是一个可以用于训练模型的数据加载器,可以用于迭代访问训练数据。
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