dataloader.dataset

时间: 2023-04-24 22:04:55 浏览: 141
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pytorch数据读取Dataloader与Dataset

dataloader.dataset是PyTorch中的一个类，用于表示数据集。它是一个抽象类，需要用户自己继承并实现其中的方法。在使用PyTorch进行数据加载时，我们通常需要将数据集封装成一个dataloader对象，然后使用该对象进行数据的迭代和批量处理。dataloader.dataset就是用于表示这个数据集的类。
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PyTorch学习笔记（4）Dataloader与Dataset（1）

torch.utils.data.DataLoader dataset Dataset类 决定数据从哪读取及如何读取 batchsize 批大小 num_works 是否多进程读取数据 shuffle 每个epoch 是否乱序 drop_last 当样本数不能被batchsize整除时，是否舍弃最后一批数据 Epoch 所有训练样本都已输入到模型中，成为一个Epoch Iteration 一批样本输入到模型中，称之为一个Iteration Batchsize 批大小 决定一个Epoch有多少个Iteration 例如 样本总数80 Batchsize 8 1Epoch = 10 Iterat
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PCA分析

len(dataloader.dataset)

len(dataloader.dataset) 返回数据集中样本的数量。在 PyTorch 中，dataloader.dataset 是一个表示数据集的对象，通过调用 len() 函数可以获取数据集中样本的数量。 例如，如果你有一个名为 dataset 的数据...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist

这段代码是一个简单的 PyTorch 训练和测试循环。训练循环使用给定的数据加载器、模型、损失函数和优化器来训练模型；测试循环使用给定的数据加载器、模型和损失函数来评估模型在测试集上的性能。...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() LossList = [] for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") LossList.append(loss) return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() LossList = [] AccList = [] test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size LossList.append(test_loss) AccList.append(correct) print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist报错显示lostlist未定义

size = len(dataloader.dataset) model.train() losslist = [] # 在这里定义 losslist for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y = y.long() # Compute prediction ...

为以下代码添加注释def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]")

size = len(dataloader.dataset) # 将模型设置为训练模式 model.train() # 遍历数据集中的每个批次 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): # 将数据移动到GPU上 X, y = X.to(device), y.to(device) ...

def val(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() val_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) val_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() val_loss /= num_batches correct /= size print(f"val Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {val_loss:>8f} \n

- dataloader：数据加载器，用于迭代验证集数据。 - model：模型，即你构建的卷积神经网络模型。 - loss_fn：损失函数，用于计算预测值与真实值之间的误差。 以下是函数的主要步骤： 1. 获取验证集的大小和...

为以下代码添加注释def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")

size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) # 将模型设为评估模式 model.eval() # 初始化测试损失和正确率 test_loss, correct = 0, 0 # 关闭梯度计算 with torch.no_grad(): # 遍历...

dataset = ImageFolder( root=r'D:\tupianshuju\erfenlei', transform=preprocess ) dataloader = torch.utils.dataset.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False)

这段代码是用 PyTorch 框架中的 DataLoader 对一组图片进行批量处理和加载，其中的 ImageFolder 是一个数据集类，可以自动将一个文件夹中的图片按照文件夹名称进行分类，最终返回一个包含图片和对应标签的数据集。...

class PrototypicalCalibrationBlock: def __init__(self, cfg): super().__init__() self.cfg = cfg self.device = torch.device(cfg.MODEL.DEVICE) self.alpha = self.cfg.TEST.PCB_ALPHA self.imagenet_model = self.build_model() self.dataloader = build_detection_test_loader(self.cfg, self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]) self.roi_pooler = ROIPooler(output_size=(1, 1), scales=(1 / 32,), sampling_ratio=(0), pooler_type="ROIAlignV2") self.prototypes = self.build_prototypes() self.exclude_cls = self.clsid_filter() def build_model(self): logger.info("Loading ImageNet Pre-train Model from {}".format(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH)) if self.cfg.TEST.PCB_MODELTYPE == 'resnet': imagenet_model = resnet101() else: raise NotImplementedError state_dict = torch.load(self.cfg.TEST.PCB_MODELPATH) imagenet_model.load_state_dict(state_dict) imagenet_model = imagenet_model.to(self.device) imagenet_model.eval() return imagenet_model def build_prototypes(self): all_features, all_labels = [], [] for index in range(len(self.dataloader.dataset)): inputs = [self.dataloader.dataset[index]] assert len(inputs) == 1 # load support images and gt-boxes img = cv2.imread(inputs[0]['file_name']) # BGR img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] ratio = img_h / inputs[0]['instances'].image_size[0] inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor = inputs[0]['instances'].gt_boxes.tensor * ratio boxes = [x["instances"].gt_boxes.to(self.device) for x in inputs] # extract roi features features = self.extract_roi_features(img, boxes) all_features.append(features.cpu().data) gt_classes = [x['instances'].gt_classes for x in inputs] all_labels.append(gt_classes[0].cpu().data)

这段代码是一个名为PrototypicalCalibrationBlock的类的定义，它包含了一些方法和属性。__init__方法接受一个cfg参数，用来初始化一些属性。其中包括设备类型、alpha值、预训练模型、数据加载器、RoI池化器和类别...

def eval_model(model ,eval_dataloader, ckpt_path=None): if ckpt_path: ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location='cpu') not_load = model.load_state_dict(ckpt, strict=True) print("not load: ", not_load) model.eval() all_right_num = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in eval_dataloader: #images = images.reshape((-1, 1 * 28 * 28)) images = images labels = labels output = model(images) pre = output.max(1, keepdim=True)[1].reshape(labels.shape) right_num = (pre == labels).sum() all_right_num += right_num per = all_right_num / len(eval_dataloader.dataset) print("per is {:.2f}%".format(per.cpu().item() * 100)) return per

这段代码是用于评估模型性能的函数。它接收一个模型、一个评估数据加载器和一个检查点路径作为输入。如果提供了检查点路径，则加载模型的参数。然后，将模型设置为评估模式，然后使用 torch.no_grad() 上下文管理...

def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.train() train_loss, correct = 0, 0 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() if batch % 100 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) #print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") train_loss /= num_batches correct /= size print(f"train Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {train_loss:>8f} \n")

- dataloader：数据加载器，用于迭代训练数据集。 - model：模型，即你构建的卷积神经网络模型。 - loss_fn：损失函数，用于计算预测值与真实值之间的误差。 - optimizer：优化器，用于更新模型的参数。 ...

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 53, in <module> dataloader = torch.utils.dataset.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=False) AttributeError: module 'torch.utils' has no attribute 'dataset'

这个错误提示是因为在使用 torch.utils.dataset.DataLoader 时，torch.utils 模块中没有 dataset 属性，也就是说可能是你的代码中有拼写错误或者未正确导入相关模块。 你可以检查以下几点： 1. 是否正确导入...

dataloader.DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) # 遍历数据集 for inputs, labels in dataloader: # 训练模型 其中，MyDataset 是我们自定义的数据集类，batch_size ...

torch.utils.data.dataloader.DataLoader

- dataset: 加载的数据集 - batch_size: 每个 batch 的大小 - shuffle: 是否进行 shuffle - collate_fn: 将样本列表转换为 mini-batch 的函数 - pin_memory: 是否将数据存储在 CUDA 固定内存中，可以加速 GPU 训练...

class 'torch.utils.data.dataloader.DataLoader'

在使用 DataLoader 时，需要传入一个 Dataset 对象作为数据源，并可以设置一些参数，如 batch_size（每个批次的数据量）、shuffle（是否打乱数据顺序）、num_workers（使用多少个进程进行数据加载）等。...

torch.utils.data.dataloader.DataLoader object怎么输出实际数据

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2) # 迭代 DataLoader 中的数据 for batch_x, batch_y in dataloader: print('batch_x:', batch_x) print('batch_y:', batch_y) 上述代码中，我们首先创建了一...

dataloader.DataLoader的含义和用法

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0) 其中，参数含义如下： - dataset：要加载的数据集。它必须是一个torch.utils.data.Dataset对象。 - batch_size：每个...
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