如何写一个dataloader
时间: 2024-06-12 10:10:01 浏览: 11
在PyTorch中,可以通过继承torch.utils.data.Dataset类来自定义数据集,并通过torch.utils.data.DataLoader类来加载数据集。下面是一个简单的示例,假设我们有一个包含图像和标签的数据集:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, images, labels):
self.images = images
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.images)
def __getitem__(self, idx):
image = self.images[idx]
label = self.labels[idx]
return image, label
images = torch.randn(100, 3, 32, 32)
labels = torch.randint(0, 10, (100,))
dataset = MyDataset(images, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=10, shuffle=True)
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个自定义数据集MyDataset,它继承了torch.utils.data.Dataset类,并实现了__len__和__getitem__方法。__len__方法返回数据集的大小,__getitem__方法根据给定的索引返回对应的图像和标签。
然后,我们创建了一个MyDataset对象,并将其传递给DataLoader类。DataLoader类可以自动对数据集进行批处理、打乱和多线程加载等操作。
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