torch.utils.data.DataLoader() 如何读取dat数据
时间: 2023-07-23 07:36:22 浏览: 47
`torch.utils.data.DataLoader` 是 PyTorch 提供的一个数据加载器,可以将数据批量读入内存中,并提供多线程数据预处理等功能。
要使用 `DataLoader` 读取 .dat 格式的数据,首先需要将数据转换为 PyTorch 中的 Dataset 类型,例如 `torch.utils.data.TensorDataset` 或自定义的 Dataset 类。然后将 Dataset 传入 DataLoader 中即可。
下面是一个简单的示例代码,假设我们有一个名为 `data.dat` 的文件,里面包含了一个大小为 (100, 10) 的浮点型矩阵:
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, filename):
self.data = torch.from_numpy(np.loadtxt(filename))
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
return self.data[index]
dataset = MyDataset('data.dat')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for batch in dataloader:
# 处理一个批次的数据
print(batch.shape)
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个 `MyDataset` 类,用于读取 `data.dat` 文件中的数据。然后将这个 Dataset 对象传入 DataLoader 中,设置 batch_size 和 shuffle 等参数。最后,在迭代 DataLoader 时,每次会返回一个大小为 batch_size 的数据批次。