pytorch DataLoader
时间: 2023-09-14 17:13:32 浏览: 106
保存数据-pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式
在PyTorch中,DataLoader是一个用于加载数据的工具。它可以将数据集分成小批次进行训练,并提供了一些方便的功能来处理数据。根据引用[1]和引用[2]的代码,可以看出创建DataLoader的过程。
首先,需要导入相应的包,包括torchvision.datasets、torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.tensorboard.SummaryWriter。
然后,需要创建一个数据集对象,这里使用的是CIFAR10数据集,并设置了一些参数,如数据集的根目录、是否是训练集以及数据的转换方式。
接下来,通过DataLoader来创建一个数据加载器对象。可以设置批大小、是否重新洗牌、是否进行多进程读取以及是否舍弃不能被整除的批次等参数。
在引用[1]的代码中,使用了SummaryWriter来创建一个日志记录器,用于记录训练过程中的信息。然后,在每个epoch中,通过遍历数据加载器中的数据,将图像和目标添加到日志记录器中,使用的方法是add_images。
最后,通过调用writer.close()来关闭日志记录器。
综上所述,根据引用[1]和引用[2]的代码,可以创建一个DataLoader对象,并使用SummaryWriter来记录训练过程中的信息。
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