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pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据「建议收藏」

pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据 ---- 目录 pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据 1. torch.utils.data.Dataset...使用Dataset, DataLoader产生自定义训练数据 3.1 自定义Dataset 3.2 DataLoader产生批训练数据 3.3 附件：image_processing.py 3.4 完整的代码...return 0 ---- 2. torch.utils.data.DataLoader DataLoader(object)可用参数： dataset(Dataset): 传入的数据集 batch_size...使用Dataset, DataLoader产生自定义训练数据 假设TXT文件保存了数据的图片和label,格式如下：第一列是图片的名字，第二列是label 0.jpg 0 1.jpg 1 2.jpg 2.../dataset/images目录下，然后我们就可以自定义一个Dataset解析这些数据并读取图片，再使用DataLoader类产生batch的训练数据 ---- 3.1 自定义Dataset 首先先自定义一个

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    Pytorch-DataLoader(数据迭代器)

    在没有用pytorch之前，读取数据一般时写一个load_data的函数，在里面导入数据，做一些数据预处理，这一部分就显得很烦索。...Dataloader的处理逻辑是先通过Dataset类里面的 __getitem__ 函数获取单个的数据，然后组合成batch，再使用collate_fn所指定的函数对这个batch做一些操作，比如padding...直接加载torch官方的数据集 分三步： 生成实例化对象 生成dataloader 从dataloader里读数据 PyTorch用类torch.utils.data.DataLoader加载数据，并对数据进行采样...，生成batch迭代器：torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False) 数据加载器常用参数如下：dataset：加载数据的数据集...； batch_size：每个batch要加载多少样本（默认为1）； shuffle：是否对数据集进行打乱重新排列（默认为False，即不重新排列）； 总结：torch的DataLoader主要是用来装载数据

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    pytorch-DataLoader（数据迭代器）

    本博客讲解了pytorch框架下DataLoader的多种用法，每一种方法都展示了实例，虽然有一点复杂，但是小伙伴静下心看一定能看懂哦 ：) 个人建议，在1.1.1节介绍的三种方法中，推荐 方法二>方法一...>方法三 （方法三实在是过于复杂不做推荐），另外，第三节中的处理示例使用了非DataLoader的方法进行数据集处理，也可以借鉴~ 目录 1 torch.utils.data.DataLoader 1.1...我们要实现自定义Datasets类来完成数据的读取，则只需要完成这两个成员方法的重写。......,] str_list = [s.rstrip().split() for s in content] # 将所有图片的dir--label对都放入列表...有时候从 torchvision 里下载下来的是一个完整的数据集，包装成 dataloader `以后我们想把该数据集进行进一步划分： def split(dataloader, batch_size

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    Pytorch: 数据读取机制Dataloader与Dataset

    文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。...文章目录 数据读取机制Dataloader与Dataset DataLoader 与 Dataset torch.utils.data.DataLoader 区分Epoch、Iteration、Batchsize...torch.utils.data.Dataset 关于读取数据 数据读取机制Dataloader与Dataset 数据分为四个模块 Sampler：生成索引 DataSet：根据索引读取图片及标签。...DataLoader 与 Dataset torch.utils.data.DataLoader 功能：构建可迭代的数据装载器 dataset : Dataset 类，决定数据从哪读取 及如何读取...drop_last = False torch.utils.data.Dataset 功能： Dataset 抽象类，所有自定义的Dataset 需要继承它，并且复写_getitem_() getitem

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    pytorch DataLoader(3)_albumentations数据增强(分割版)

    本文代码 系列前置文章： pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms pytorch DataLoader(2...): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 翻译文章: 将Albumentations用于语义分割任务 ---- 这篇文章主要是讲怎么利用albumentations...pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 NOTE: 时间紧可以直接看第二点数据增强部分 import...数据增强 其他代码跟pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口中基本相同，这篇文章主要是修改数据增强这块，...关于skimage怎么读取数据加载，数据增强等，可以直接参考U2Net的代码[1]。上面的代码就是改写自u2net训练和dataloader的代码。

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    pytorch – 数据读取机制中的Dataloader与Dataset

    ，测试集用于测试模型的性能，测试模型的泛化能力； 第三个子模块是数据读取，也就是这里要学习的DataLoader，pytorch中数据读取的核心是DataLoader； 第四个子模块是数据预处理，把数据读取进来往往还需要对数据进行一系列的图像预处理...pytorch中数据预处理是通过transforms进行处理的； 第三个子模块DataLoader还会细分为两个子模块，Sampler和DataSet；Sample的功能是生成索引，也就是样本的序号；Dataset...是根据索引去读取图片以及对应的标签； 这里主要学习第三个子模块中的Dataloader和Dataset； 2、DataLoader与Dataset DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心...for循环获取的； for i, data in enumerate(train_loader): 从DataLoader迭代器中不停地去获取一个Batchsize大小的数据，下面通过代码的调试观察pytorch...； （3）从代码中可以发现，pytorch是从Dataset的getitem()中具体实现的，根据索引去读取数据； Dataloader读取数据很复杂，需要经过四五个函数的跳转才能最终读取数据 为了简单

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    CNN实战（一）：pytorch处理图像数据（Dataset和Dataloader）

    链接：数据集[1] 提取码：onda   pytorch给我们提供了很多已经封装好的数据集，但是我们经常得使用自己找到的数据集，因此，想要得到一个好的训练结果，合理的数据处理是必不可少的。....1004.jpg', 1]] 3.利用PIL包的Image库处理图片： def Myloader(path): return Image.open(path).convert('RGB') 4.重写pytorch...，迭代器通过索引来读取数据集中的数据，因此只需要这一个方法中加入读取数据的相关功能即可。...在这个函数里面，我们对第二步处理得到的列表进行索引，接着利用第三步定义的Myloader来对每一个路径进行处理，最后利用pytorch的transforms对RGB数据进行处理，将其变成Tensor数据...5.通过pytorch的DataLoader对第四步得到的Dataset进行shuffle以及mini-batch操作，分成一个个小的数据集： train_data = DataLoader(dataset

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    【深度学习】Pytorch 教程（十四）：PyTorch数据结构：6、数据集（Dataset）与数据加载器（DataLoader）：自定义鸢尾花数据类

    一、前言   本文将介绍PyTorch中数据集（Dataset）与数据加载器（DataLoader），并实现自定义鸢尾花数据类 二、实验环境   本系列实验使用如下环境 conda create...=2, shuffle=True) # 遍历数据加载器 for batch in dataloader: print(batch) 在上面的案例中，首先定义了一个自定义数据集类MyDataset...PyTorch提供了torch.utils.data.Dataset类，可以通过继承该类来创建自定义的数据集。...data) # 访问数据集中的样本 sample = dataset[0] print(sample) # 输出: 1   使用自定义数据集时，可以将其与 torch.utils.data.DataLoader...多线程数据加载：DataLoader支持使用多个线程来并行加载数据，加快数据加载的速度，提高训练效率。 数据批次采样：除了按照批量大小加载数据外，DataLoader还支持自定义的数据批次采样方式。

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    PyTorch 中的数据类型 torch.utils.data.DataLoader

    DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。 在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？...看名字感觉就像是数据库，C#里面也有dataset类，理论上应该还有下一级的datatable。这应当是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。...PyTorch训练模型时调用数据不是一行一行进行的（这样太没效率），而是一捆一捆来的。...这里就是定义每次喂给神经网络多少行数据，如果设置成1，那就是一行一行进行（个人偏好，PyTorch默认设置是1）。 3、shuffle：（数据类型 bool） 洗牌。默认设置为False。...从DataLoader类的属性定义中可以看出，这个类的作用就是实现数据以什么方式输入到什么网络中。

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    Pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批训练

    为什么使用dataloader进行批训练 我们的训练模型在进行批训练的时候，就涉及到每一批应该选择什么数据的问题，而pytorch的dataloader就能够帮助我们包装数据，还能够有效的进行数据迭代，...如何使用pytorch数据加载到模型 Pytorch的数据加载到模型是有一个操作顺序，如下： 创建一个dataset对象 创建一个DataLoader对象 循环这个DataLoader对象，将标签等加载到模型中进行训练...关于DataLoader DataLoader将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练 使用DataLoader...进行批训练的例子 打印结果如下： 结语 Dataloader作为pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类，组合了数据集和采样器，并在数据集上提供了单线程或多线程的可迭代对象，另外我们在设置...，也因此两次读取到的数据顺序是相同的，并且我们通过借助tensor展示各种参数的功能，能为后续神经网络的训练奠定基础，同时也能更好的理解pytorch。

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    系统学习Pytorch笔记三：Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms)

    今天是该系列的第三篇，依然是基于上次的学习Pytorch的动态图、自动求导及逻辑回归进行整理，这次主要是学习Pytorch的数据读取机制DataLoader和Dataset的运行机制，然后学习图像的预处理模块...Pytorch的数据读取机制 在学习Pytorch的数据读取之前，我们得先回顾一下这个数据读取到底是以什么样的逻辑存在的， 上一次，我们已经整理了机器模型学习的五大模块，分别是数据，模型，损失函数，优化器...好了，上面就是Pytorch读取机制DataLoader和Dataset的原理部分了。...虽然Pytorch提供了很多的transforms方法， 但是在实际工作中，可能需要自己的项目去自定义一些transforms方法，那么如果想自己定义方法，怎么做呢？...这就是自定义transforms的两个要素。 下面给出一个自定义transforms的结构： 上面就是整个transforms的图像增强处理的技术了。

    1.1K10

    PyTorch实现自由的数据读取

    这样做无疑减少了大家入门的难度，但是往往到了自己真正炼丹的时候便会手足无措，不知道如何将原材料放入丹炉。...本篇炼丹入门指导便是使用PyTorch这个丹炉，教你如何将原材料放入丹炉，虽然这一步并不涉及太多算法，但是却是炼丹开始非常重要的一步。...那么定义好了数据集我们不可能将所有的数据集都放到内存，这样内存肯定就爆了，我们需要定义一个迭代器，每一步产生一个batch，这里PyTorch已经为我们实现好了，就是下面的torch.utils.data.DataLoader...DataLoader DataLoader能够为我们自动生成一个多线程的迭代器，只要传入几个参数进行就可以了，第一个参数就是上面定义的数据集，后面几个参数就是batch size的大小，是否打乱数据，读取数据的线程数目等等...接着我们自定义一个collate_fn，这里可以使用任何名字，只要在DataLoader里面传入就可以了。

    1.8K70

    CNN训练前的准备：pytorch处理自己的图像数据（Dataset和Dataloader）

    链接：cnn-dogs-vs-cats   pytorch给我们提供了很多已经封装好的数据集，但是我们经常得使用自己找到的数据集，因此，想要得到一个好的训练结果，合理的数据处理是必不可少的。...，迭代器通过索引来读取数据集中数据，因此只需要这一个方法中加入读取数据的相关功能即可。...在这个函数里面，我们对第二步处理得到的列表进行索引，接着利用第三步定义的Myloader来对每一个路径进行处理，最后利用pytorch的transforms对RGB数据进行处理，将其变成Tensor数据...通过pytorch的DataLoader对第四步得到的Dataset进行shuffle以及mini-batch操作，分成一个个小的数据集： train_data = DataLoader(dataset...对猫狗数据分类的具体实现请见：CNN简单实战：pytorch搭建CNN对猫狗图片进行分类 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130066.html原文链接

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    PyTorch实现自由的数据读取

    这样做无疑减少了大家入门的难度，但是往往到了自己真正炼丹的时候便会手足无措，不知道如何将原材料放入丹炉。...本篇炼丹入门指导便是使用PyTorch这个丹炉，教你如何将原材料放入丹炉，虽然这一步并不涉及太多算法，但是却是炼丹开始非常重要的一步。...01 Pytorch数据读入函数介绍 ImageFolder 在PyTorch中有一个现成实现的数据读取方法，是torchvision.datasets.ImageFolder，这个api是仿照keras...DataLoader DataLoader能够为我们自动生成一个多线程的迭代器，只要传入几个参数进行就可以了，第一个参数就是上面定义的数据集，后面几个参数就是batch size的大小，是否打乱数据，读取数据的线程数目等等...接着我们自定义一个collate_fn，这里可以使用任何名字，只要在DataLoader里面传入就可以了。

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    最完整的PyTorch数据科学家指南（2）

    数据集和数据加载器 在训练或测试时，我们如何将数据传递到神经网络？我们绝对可以像上面一样传递张量，但是Pytorch还为我们提供了预先构建的数据集，以使我们更轻松地将数据传递到神经网络。...但是Pytorch为我们提供了一个实用程序迭代器 torch.utils.data.DataLoader来精确地做到这一点。...但是Pytorch的主要功能来自其巨大的自定义功能。如果PyTorch提供的数据集不适合我们的用例，我们也可以创建自己的自定义数据集。...了解自定义数据集 要编写我们的自定义数据集，我们可以利用torch.utils.data.Dataset Pytorch提供的抽象类 。...现在，我们可以Dataloader像以前一样将此数据集与实用程序一起使用 。它的工作方式与PyTorch提供的先前数据集相似，但没有一些实用程序功能。

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