loader_train = DataLoader(dataset=dataset_train, num_workers=0, batch_size=opt.batch_size, shuffle=True)

时间: 2024-05-31 15:12:49 浏览: 173
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实例讲解Dataset 和 DataLoader的 zoro数据集

这段代码使用PyTorch中的DataLoader类来加载训练数据集。其中，dataset_train是你定义的训练数据集，num_workers表示使用多少个进程来加载数据（0表示在主进程中加载数据），batch_size表示每个batch的大小，shuffle=True表示每次加载数据时是否要打乱数据集的顺序。通过使用DataLoader类，你可以方便地将训练数据集划分为多个batch，并且可以在训练过程中自动加载下一个batch的数据。
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pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 在这个例子中，MyDataset 是你自定义的数据集类，preprocess 函数负责调整图像尺寸。通过在创建数据集时应用这个预处理函数，你可以确保...

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, # Shuffle=True unless rectangular training is used shuffle=not opt.rect, pin_memory=True, # 将数据加载到主机内存中的固定位置 collate_fn=train_dataset.collate_fn)的输出都有哪些数？

2. 目标标注数据的张量，形状为 (batch_size, num_targets, 5)，其中 batch_size 表示批次大小，num_targets 表示每张图像中目标的个数，5 表示每个目标的标注信息（包括类别标签、中心点坐标和宽高）。...

def train(**kwargs): for k_, v_ in kwargs.items(): setattr(opt, k_, v_) device = t.device('cuda') if opt.gpu else t.device('cpu') if opt.vis: from visualize import Visualizer vis = Visualizer(opt.env) # 数据 transforms = tv.transforms.Compose([ tv.transforms.Resize(opt.image_size), tv.transforms.CenterCrop(opt.image_size), tv.transforms.ToTensor(), tv.transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) dataset = tv.datasets.ImageFolder(opt.data_path, transform=transforms) dataloader = t.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=opt.batch_size, shuffle=True, num_workers=opt.num_workers, drop_last=True )的含义

将处理后的数据集分成大小为opt.batch_size的多个批次，并使用DataLoader类将它们打包成一个可迭代的对象，同时也可以设置多线程读取数据，提高数据读取效率。 6. 函数返回DataLoader对象，供后续使用。

dataset = MyDataset(en_datas,ch_datas,en_word_2_index,ch_word_2_index) dataloader = DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=False,collate_fn = dataset.batch_data_process) model = Seq2Seq(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) model = model.to(device) opt = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = lr)解释每行代码的含义

2. dataloader = DataLoader(dataset,batch_size,shuffle=False,collate_fn = dataset.batch_data_process): 使用PyTorch中的DataLoader类，将数据集对象dataset中的数据分成批次，并进行加载。其中的batch_...

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 DataLoader 加载训练数据集，采用 Adam 优化器和 MSE 损失函数进行训练。训练过程中记录了每个 epoch 的损失值，并在训练结束后保存了模型...

opt = config.get_arguments().parse_args() netG = Generator(opt) for param in netG.parameters(): param.requires_grad = False ckpt_dir = os.path.join(opt.checkpoints, opt.dataset, opt.attack_mode, 'target_' + str(opt.target_label)) ckpt_path = os.path.join(ckpt_dir, "{}_{}_ckpt.pth.tar".format(opt.attack_mode, opt.dataset)) state_dict = torch.load(ckpt_path) netG.to(opt.device) netG.eval() netG.load_state_dict(state_dict["netG"]) print(">=========================< load netG >==========================<") netM = Generator(opt, out_channels=1) netM.load_state_dict(state_dict["netM"]) print(">=========================< load netM >==========================<") netM.to(opt.device) netM.eval() netM.requires_grad_(False) test_dataloader = get_dataloader(opt, train=False, bd=False) inputs, targets = next(iter(test_dataloader)) inputs = inputs.to(opt.device) patterns = netG(inputs) patterns = netG.normalize_pattern(patterns) batch_masks = netM.threshold(netM(inputs)) bd_inputs = inputs + (patterns - inputs) * batch_masks bd_inputs = netG.denormalize_pattern(bd_inputs) * 255.0 bd_inputs = bd_inputs.detach().cpu().numpy() bd_inputs = np.clip(bd_inputs, 0, 255).astype(np.uint8).transpose((0, 2, 3, 1))怎么把这个bd_inputs的图片一张一张按PNG格式保存下来

你可以使用PIL库中的Image模块来保存bd_inputs的图像。以下是一个示例代码： python ...这将保存每张图像为PNG格式，并以"image_0.png"，"image_1.png"等命名。你可以根据需要修改文件名或保存路径。

dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, hyp=hyp, augment=True, cache=opt.cache_images, rect=opt.rect, rank=rank, world_size=opt.world_size, workers=opt.workers) mlc = np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0].max() # max label class nb = len(dataloader) # number of batches assert mlc < nc, 'Label class %g exceeds nc=%g in %s. Possible class labels are 0-%g' % (mlc, nc, opt.data, nc - 1)

1. 调用 create_dataloader 函数，该函数使用一些参数（train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, hyp, augment=True, cache=opt.cache_images, rect=opt.rect, rank=rank, world_size=opt.world_size, workers=opt....

Yolov5训练的时候报错：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 411, in __init__ bi = np.floor(np.arange(n) / batch_size).astype(np.int) # batch index File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 284, in __getattr__ raise AttributeError("module {!r} has no attribute " AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'

这个错误是由于numpy模块中没有'int'属性引起的。这可能是因为你的numpy版本过低或者存在其他冲突。你可以尝试更新numpy模块来解决这个问题。可以使用以下命令来更新numpy模块： pip install --upgrade numpy ...

Transferred 354/362 items from weights/yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

根据你提供的错误信息，看起来是在加载数据集时出现了一个 _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str 的错误。这个错误通常是由于 Python 版本不兼容或者数据集文件损坏导致的。 ...

def train(device, model, opt, loss_fn, train_loader): model.train() epoch_loss = 0 f1 = [] for g in train_loader: g = g.to(device) feat = g.ndata['feat'] label = g.ndata['label'] logits = model(g, feat) loss = loss_fn(logits, label) f1.append(get_f1(logits.detach().cpu().numpy(), label.detach().cpu().numpy())) epoch_loss += loss.data.item() opt.zero_grad() loss.backward() opt.step() return epoch_loss / len(train_loader), np.mean(f1)，写一个train_loader以调用该函数

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) 其中，train_graphs 是一个包含多个图的列表，而 train_targets 是相应的目标标签。GraphDataset 类将每个图和其对应的标签打包...
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下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错，请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

1. cv::find imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity：这个错误提示无法打开或读取文件，请检查文件路径和文件完整性。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 680, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 635, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg

根据报错信息，你的代码无法找到路径为D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg的图像文件。 请确保指定的图像文件路径是正确的，并且该文件确实存在于指定的位置。你可以检查一下路径...

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epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) def test(model, device, test_loader): model.eval() test_loss = 0 correct = 0 with ...
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