pytorch把数据喂给模型
时间: 2023-12-08 08:05:21 浏览: 14
在 PyTorch 中,可以通过定义 Dataset 和 DataLoader 来将数据喂给模型。具体而言,Dataset 用于加载数据集,DataLoader 用于将数据集划分成 batch 并进行迭代。
假设我们有一个数据集,其中包含图片和相应的标签,可以先定义一个 Dataset 类:
```
from torch.utils.data import Dataset
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, data, labels):
self.data = data
self.labels = labels
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx], self.labels[idx]
```
然后,可以使用 DataLoader 将数据集划分成 batch 并进行迭代:
```
from torch.utils.data import DataLoader
dataset = MyDataset(data, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for batch_data, batch_labels in dataloader:
# 训练模型
```
在每一次迭代中,dataloader 会返回一个大小为 batch_size 的 batch_data 和相应的标签 batch_labels,可以用它们来训练模型。