train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)
时间: 2023-04-04 07:01:46 浏览: 167
这是一个关于 PyTorch 的问题,train_loader 是一个数据加载器,用于将训练数据集分批次加载到模型中进行训练。其中,train_dataset 是一个数据集对象,args.batch_size 是批次大小,shuffle=True 表示每个 epoch 都打乱数据集的顺序。
相关问题
train_loaders = torch.utils.data.DataLoader( data_loader(args.train_data), batch_size=args.batchsize, shuffle=True, num_workers=4)
首先,我们需要创建`train_loaders`,这涉及到对训练数据集进行数据加载。在这个例子中,我们使用的是PyTorch库的`DataLoader`函数[^1],它从`args.train_data`中加载训练数据集。具体的参数设置如下:
1. `dataset`: 传入`args.train_data`表示的数据集实例。
2. `batch_size`: 设置每个批次的样本数量,这里是`args.batchsize`。
3. `shuffle`: 是否在每次迭代时打乱数据,此处设为True。
4. `num_workers`: 并行处理数据的工作线程数,通常提高效率,这里设为4。
所以,`train_loaders`的构造可以这样写:
```python
train_loaders = torch.utils.data.DataLoader(data_loader(args.train_data),
batch_size=args.batchsize,
shuffle=True,
num_workers=4)
```
transform = transforms.Compose([Normalization()]) train_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Train_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset/Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Train_Data', transform = transform) test_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Test_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Test_Data', transform = transform) print('{} samples found, {} train samples and {} test samples '.format(len(test_set)+len(train_set), len(train_set), len(test_set))) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory=True, shuffle=True) # create model
这段代码是为了创建数据集,并构建相应的数据加载器。其中,`transforms.Compose` 是一个用于组合多个数据变换操作的类,`Normalization()` 是其中的一个数据变换操作,用于对输入的数据进行归一化处理。`SpecklesDataset` 是一个自定义的数据集类,用于读取 CSV 文件并加载图像数据。在这个代码段中,分别创建了训练集和测试集,并使用 `torch.utils.data.DataLoader` 创建了训练数据加载器和测试数据加载器。在创建加载器时,使用了 `batch_size`、`num_workers`、`pin_memory` 和 `shuffle` 等参数来控制批次大小、工作进程数量、是否将数据加载到 GPU 内存中以及是否打乱数据的顺序。最后,该代码段还创建了一个模型。
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