# 如何在 PyTorch 中删除 DataLoader 数据
在机器学习和深度学习中，PyTorch 是一种非常流行的框架，而 DataLoader 是处理数据的核心组件之一。今天，我们将讨论如何在使用 PyTorch 的 DataLoader 时删除特定的数据。以下是实现这一目标的流程以及相关的代码示例。
## 工作流程
在开始之前，让我们先看一下实现这一目标的主要步骤：
| 步骤
原创
2024-10-18 10:36:56
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pytorch的一些细节操作本文以普通的CNN为例1. 实验用的模型2. 模型代码原始代码分成两个部分： 第一个是写CNN模型框架的py文件，cnn.py 第二个是主文件，用于下载数据和模型超参数等。work.pycnn.py文件如下：from torch import nn
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(
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2023-11-16 15:27:19
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前言 DataLoader 是 PyTorch 中用于数据加载的工具类，它可以帮助我们有效地读取和处理数据集。介绍与使用方式简单来说，dataloader的作用就是将数据集变成可以进行遍历的对象，每次迭代可以从数据集中返回一组数据。在模型训练时，我们能可以用DataLoader批量读取数据。结合代码来理解 首先我们先准备测试数据测试数据是由pytorch官方提供的CIFAR10
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2023-08-10 13:44:07
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目录一、DataLoader介绍1. DataLoader作用2. 常用参数介绍 二、DataLoader的使用1. 导入并实例化DataLoader2. 具体使用2.1 数据集中数据的读取2.2 DataLoader中数据的读取3. 使用tensorboard可视化效果3.1 改变batchsize 3.2 改变drop_last3.3 改变shuffle
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2024-01-24 13:14:02
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pytorch的数据读取pytorch数据读取的核心是torch.utils.data.DataLoader类，具有以下特性：支持map-style datasets和iterable-style datasets自定义数据读取顺序自动批量化单线程/多线程读取自动内存锁页1. 整体流程DataLoader的参数如下，主要涉及DataSet、sample、collate_fn、pin_memory。
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2023-08-28 14:02:35
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Pytorch数据读取DataLoader与Dataset1. 数据模块2. DataLoader2.1 Epoch、Iteration、Batchsize3. Dataset4. torchvision4.1 图像预处理torchvision.transforms4.2 transforms.ToTensor4.2 数据标准化transforms.normalize4.3 transforms
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2023-11-13 22:44:36
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今天为啥突然要写一下pytorch的dataloader呢，首先来说说事情的来龙去脉。起初，我最开始单独训练一个网络来完成landmark点回归任务和分类任务，训练的数据是txt格式，在训练之前对数据进行分析，发现分类任务中存在严重的数据样本不均衡的问题，那么我事先针对性的进行数据采样均衡操作，重新得到训练和测试的txt数据和标签，保证了整个训练和测试数据的样本均衡性。由于我的整个项目是检测+点回
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2023-08-22 16:23:23
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DataLoader是PyTorch中的一种数据类型，它定义了如何读取数据方式。1、dataset：（数据类型 dataset）输入的数据类型。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。这里先不管，估计和C#的类似，这里只需要知道是输入数据类型是dataset就可以了。2、batch_s
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2024-02-18 17:33:13
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接下来几篇博文开始，介绍pytorch五大模块中的数据模块，所有概念都会以第四代人民币1元和100元纸币的二分类问题为例来具体介绍，在实例中明白相关知识。数据模块的结构体系数据模块分为数据的收集、划分、读取、预处理四部分，其中收集和划分是人工可以设定，而读取部分和预处理部分，pytorch有相应的函数和运行机制来实现。读取部分中pytorch靠dataloader这个数据读取机制来读取数据。Dat
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2023-10-31 19:59:09
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Dataset（）只负责数据的抽象，一次调用getitem只返回一个样本。前面提到过，在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助我们实现这些功能。DataLoader的函数定义如下：DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, samp
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2023-09-01 10:56:13
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结论速递在Windows系统中，num_workers参数建议设为0，在Linux系统则不需担心。1 问题描述 使用PyG库用于数据加载的DataLoader，ClusterLoader等类时，会涉及到参数num_workers。在不同系统环境试验该参数的设定值时，会出现不同的结果colab（Linux），设为12 有warning message，提示num_workers参数设置不合
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2024-04-02 16:39:29
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文章目录一、torch.utils.data.DataLoader 简介二、实例参考链接 一、torch.utils.data.DataLoader 简介作用：torch.utils.data.DataLoader 主要是对数据进行 batch 的划分。数据加载器，结合了数据集和取样器，并且可以提供多个线程处理数据集。在训练模型时使用到此函数，用来 把训练数据分成多个小组 ，此函数 每次抛出一组
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2023-09-15 22:43:07
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# PyTorch DataLoader 过滤数据
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，我们通常需要加载和处理大量的数据。PyTorch 提供了一个非常强大的工具，即 DataLoader，可以帮助我们有效地加载和处理数据。
然而，当我们有大量的数据时，我们可能只对其中一部分数据感兴趣。在这种情况下，我们需要一种方法来过滤数据，只选择我们感兴趣的部分进行加载和处理。本文将介绍如何使
原创
2023-09-18 06:06:12
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# 如何查看 PyTorch DataLoader 中的数据
在 PyTorch 中，DataLoader 是一个非常重要的组件，它负责从数据集加载数据以供训练和验证使用。初学者在使用 DataLoader 时，常常想知道如何有效查看加载的数据。在本文中，我们将详细介绍如何查看 PyTorch DataLoader 中的数据，并提供相应的代码示例与注释。
## 流程概述
以下是查看 PyTo
原创
2024-08-19 07:32:57
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# PyTorch中释放DataLoader数据的指南
在使用PyTorch进行深度学习时，`DataLoader` 是处理数据的重要工具。但当我们需要释放由 `DataLoader` 加载的数据时，可能会遇到一些困惑。在本指南中，我们将一步步走过这一过程，并提供完整的代码示例。
## 数据释放的流程
在开始之前，我们先明确一下释放 `DataLoader` 数据的基本流程。下表展示了每一步
原创
2024-09-30 05:29:33
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使用pytorch DataParallel进行分布式训练一、nn.DataParallel大致流程二、nn.DataParallel参数解读三、代码讲解1.使用DataParallell的细节2.全部代码四、总结 深度学习中经常要使用大量数据进行训练，但单个GPU训练往往速度过慢，因此多GPU训练就变得十分重要。pytorch使用两种方式进行多GPU训练，他们分别是 DataParallel
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2023-11-26 21:07:18
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torch.utils.data.DataLoader是Pytorch中数据读取的一个重要接口，其在dataloader.py中定义，基本上只要是用oytorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入
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2023-05-26 16:42:18
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首先聊一聊个人对于Pytorch为什么使用dataloder这一机制的理解：在没有用pytorch之前，我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。对于深度学习来说，还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等，所以需要有一个模块来集中解决这些事情，所以就有了data_loader的机制本篇文章主要解决以下三个问题：
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2023-06-14 19:09:29
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目录一、基础概念二、创建数据集常用的方法2.1 使用 torch.utils.data.TensorDataset创建数据集2.2 使用torchvision.datasets.ImageFolder创建图片数据集2.3 继承torch.utils.data.Dataset创建自定义数据集三、Dataset的介绍和使用3.1 Dataset的介绍3.2 Dataset的核心接口3.3 Datas
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2023-09-11 09:55:04
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文章目录一、dataloader简介二、dataloader的使用2.1 简单测试2.2 通过tensorboard显示抓取结果2.3 shuffle 一、dataloader简介dataset在程序中起到的作用是告诉程序数据在哪，每个索引所对应的数据是什么。相当于一系列的存储单元，每个单元都存储了数据。这里可以类比成一幅扑克牌，一张扑克牌就是一个数据，一幅扑克牌就是一个完整的数据集。再把神经网
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2023-09-11 09:55:46
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