pytorch 遍歷dataset
时间: 2023-09-12 09:06:13 浏览: 46
在Pytorch中遍历dataset可以使用torch.utils.data.DataLoader这个类。在初始化DataLoader时,一般常用的参数有dataset、batch_size、shuffle和num_workers等。其中dataset就是我们构建的自定义dataset类。在使用时,可以直接使用for循环来遍历dataloader对象,并且可以通过迭代器的方式输出每个batch的数据。具体实现如下:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
# 创建自定义的dataset对象
dataset = MyDataset()
# 创建dataloader对象,并指定batch_size和是否进行数据打乱
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 遍历dataloader对象
for batch_data in dataloader:
# 处理每个batch的数据
inputs, labels = batch_data
# 进行模型的训练或预测等操作
...
```
在遍历dataloader时,实际上是从dataset中取出数据,只是在取数据的规则上进行了一些修改,比如可以进行数据的打乱操作。因此,在遍历dataloader时,会调用自己定义的dataset类中的__getitem__()方法来获取数据。通过这种方式,我们可以方便地对数据进行mini-batch的训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用Pytorch中的Dataset类构建数据集的方法及其底层逻辑](https://blog.csdn.net/rowevine/article/details/123631144)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [对pytorch中的dataset和dataloader的一些理解](https://blog.csdn.net/weixin_45700881/article/details/128351086)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]