train_loader.dataset

时间: 2023-12-07 08:00:56 浏览: 36
train_loader.dataset是一个用于存储训练数据的数据集对象。它通常包括训练样本和相应的标签。在深度学习中,我们通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集,train_loader.dataset就是用于存储训练集数据的对象。 train_loader.dataset可以通过train_loader这个数据加载器来访问,数据加载器通常用于批量加载数据并提供数据迭代器。通过访问train_loader.dataset,我们可以获取训练数据集的样本数量、数据维度、标签信息等,从而对数据集有更深入的了解。 在实际使用中,我们可以通过train_loader.dataset来进行数据预处理、数据增强、数据可视化等操作,以便更好地准备训练数据。同时,train_loader.dataset也可以通过数据加载器将数据传递给深度学习模型进行训练,从而实现对模型的优化和学习。 总之,train_loader.dataset是一个非常重要的组成部分,它存储了训练集的所有信息,为深度学习模型的训练提供了有力支持。通过对train_loader.dataset的探索和利用,我们可以更好地理解和处理训练数据,从而提高模型的训练效果和泛化能力。
相关问题

train_loader.dataset.

train_loader.dataset是指train_loader中使用的数据集。在这个例子中,train_loader使用的是train_dataset,即训练集数据。所以train_loader.dataset指的是训练集数据。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [pytorch深度学习问题汇总](https://blog.csdn.net/SuperBeauty/article/details/124456562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

train_loader.dataset.list_data

train_loader.dataset.list_data是一个属性,它表示train_loader的数据集中的list_data属性。根据提供的代码,list_data是数据集类的一个属性,它存储了数据集中的所有数据。在load_data方法中,每个说话人的信息被保存在uttrs列表中,并将uttrs列表保存在数据集的正确位置。因此,train_loader.dataset.list_data将返回数据集中的所有数据,包括每个说话人的信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【项目实战】AUTOVC 代码解析 —— data_loader.py](https://blog.csdn.net/weixin_42721167/article/details/114989866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytorch源码分析之torch.utils.data.Dataset类和torch.utils.data.DataLoader类](https://blog.csdn.net/qq_36653505/article/details/83351808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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帮我看看这段代码报错原因: Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下:cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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