pytorch读取自定义数据集
时间: 2023-06-30 09:08:57 浏览: 83
Pytorch 实现数据集自定义读取
PyTorch可以通过`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`来读取自定义数据集。
首先,需要创建一个数据集类,继承`torch.utils.data.Dataset`。这个类需要实现`__len__`和`__getitem__`方法,前者返回数据集大小,后者返回索引对应的数据样本。
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path):
self.data = torch.load(data_path)
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx]
```
在这个例子中,我们的自定义数据集是一个保存在文件中的PyTorch张量。`__init__`方法加载数据集,`__len__`方法返回数据集大小,`__getitem__`方法返回对应索引的数据样本。
接下来,可以使用`torch.utils.data.DataLoader`来创建一个数据加载器,它会将数据集分成小批次并进行随机重排。
```python
from torch.utils.data import DataLoader
dataset = CustomDataset('data.pt')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
```
在这个例子中,我们使用`CustomDataset`类来创建一个数据集,并使用`DataLoader`来创建一个数据加载器。这个数据加载器每次返回32个数据样本,并在每个epoch开始时随机重排数据集。
最后,可以遍历数据加载器并处理小批次数据。
```python
for batch in dataloader:
# 处理小批次数据
pass
```
在这个例子中,我们使用一个简单的for循环来遍历数据加载器。每次迭代,`batch`变量将包含32个数据样本。你可以在这里对数据进行处理,例如训练神经网络或进行推理等。
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