get_data_loader
时间: 2023-10-15 17:05:41 浏览: 43
`get_data_loader` 是一个自定义的函数或方法,用于获取数据加载器(data loader)。数据加载器是在训练过程中用于批量加载数据的工具。它可以将数据集分成小批量(batch)并按照一定的顺序提供给模型进行训练。
通常,`get_data_loader` 函数会接收一些参数,如数据集的路径、批量大小、是否进行数据增强等,并返回一个数据加载器对象。这个对象可以在模型训练中使用,每次迭代时会返回一个批量的数据供模型使用。
具体的实现方式会根据你使用的框架和数据集的特点而有所不同,你可以根据自己的需求和框架的文档来编写和使用这个函数。
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def data_process(): train_set_name = os.path.basename(config.STAC_TRAIN_PATH) valid_set_name = os.path.basename(config.STAC_VALID_PATH) untar("./data/cifar-10/" + train_set_name, "./data") untar("./data/cifar-10/" + valid_set_name, "./data") remove_invalid_file("./data") transformations = get_transforms() train_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", train_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=0) valid_loader = get_data_loader(os.path.join("./data", valid_set_name.split(".")[0]), transformations, config.BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=0) return train_loader, valid_loader
这段代码看起来是用于数据处理和加载的。首先,它使用`os.path.basename`函数获取了训练集和验证集的文件名,然后使用`untar`函数将它们解压缩到"./data"目录下。接下来,使用`remove_invalid_file`函数删除无效的文件。然后,定义了一些图像变换,如翻转、旋转等。最后,使用`get_data_loader`函数加载训练集和验证集数据,并返回这两个数据集的数据加载器。其中,`config.BATCH_SIZE`表示批量大小,`shuffle`表示是否打乱数据顺序,`num_workers`表示使用多少个进程来加载数据。
def get_data_loader(data_dir, transforms, batch_size, shuffle=True, num_workers=0): dataset = datasets.ImageFolder( data_dir, transforms ) data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers ) return data_loader
这是一个用于获取PyTorch中图像数据集的数据加载器(data loader)的函数。它使用了PyTorch中的`datasets.ImageFolder`类来读取指定目录中的图像数据集,并使用`transforms`参数指定的预处理方法对图像进行预处理。然后使用`torch.utils.data.DataLoader`类来创建数据加载器,该加载器可以按照指定的`batch_size`对数据进行批处理,也可以按照指定的`shuffle`参数对数据进行打乱。最后,返回创建好的数据加载器对象。
其中,`num_workers`参数指定了使用多少个子进程来加载数据,可以加快数据加载速度。如果设置为0,则表示在主进程中加载数据。