第5讲 用PyTorch实现线性回归 源代码B站 刘二大人 ，传送门用PyTorch实现线性回归 PyTorch Fashion(风格)1、prepare dataset2、design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值)3、Construct loss and op
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2023-11-19 12:16:15
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torch.utils.data.DataLoader简介DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下：1）创建Dataset对象2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中Dataloader 就是一个迭代器，最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象，它就会根据参数 batch_size 的值生成一个
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2024-06-03 15:37:49
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# PyTorch DataLoader 的 getitem 返回空实现教程
在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，`DataLoader` 是一个非常重要的组件，用于批量加载数据。在实现 `DataLoader` 时，可能会碰到一个问题：`getitem` 方法返回了空值。本文将详细介绍如何实现一个数据加载器，确保 `getitem` 方法返回正确的数据，并排查 `getitem` 返
目录概述什么是DataLoader？DataLoader在训练循环中使用使用Dataset类创建数据迭代器概括当您构建和训练 PyTorch 深度学习模型时，您可以通过多种不同的方式提供训练数据。最终，PyTorch 模型的工作原理就像一个函数，它接受 PyTorch 张量并返回另一个张量。在如何获取输入张量方面您有很大的自由度。也许最简单的方法是准备整个数据集的大张量，并在每个训练步骤中从中提取
参考书本：
https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial/blob/master/Data/PyTorch_tutorial_0.0.5_%E4%BD%99%E9%9C%86%E5%B5%A9.pdfgithub.com
任务时长：2天任务名称：PyTorch数据读取机制Dataloader与Dataset；数据预处理transforms模块
Pytorch: Dataloader的一些使用心得这篇博文不讲原理，只讲一些使用方法和技巧。所有提供的信息仅供参考，不要当作金科玉律。 文章目录Pytorch: Dataloader的一些使用心得基本程序框架从dataloader获取数据collate_fn的使用collate_fn的使用实例附录附录1附录2 基本程序框架首先给出讲述的时候使用的基本程序框架。import torch
impor
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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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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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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3.1 基本配置3.1.1 常用包import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer3.1.2 GPU的
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2023-10-06 13:49:57
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DataLoder的参数使用简单介绍一、首先需要导入库,下面两种方式都行from torch.utils.data import *
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset二、先建立自己的Dataset子类class my_Dataset(Dataset):
def __init__(self, 想要传入的参数):
#参数一般是路径
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2023-11-06 21:27:16
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第一步：我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说）。首先我们建立两个向量X和Y，一个作为输入的数据，一个作为正确的结果： 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集，并转化为pytorch能识别的数据集类型： 我们来看一下这些数据的数据类型： &nbs
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2023-08-31 21:48:48
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1 简介在学习李沐在B站发布的《动手学深度学习》PyTorch版本教学视频中发现在操作使用PyTorch方面有许多地方看不懂，往往只是“动手”了，没有动脑。所以打算趁着寒假的时间好好恶补、整理一下PyTorch的操作，以便跟上课程。2 Dataset以及DataloaderDataset 以及 Dataloader 是Pytorch中读取数据需要用到的两个重要的类
Dataset ：提供一种方式去
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2023-11-06 11:28:26
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，`DataLoader` 是一个重要的组成部分。然而用户在使用时常常会遇到 "`pytorch dataloader 只返回部分batch`" 的问题。这篇博文将详细记录如何解决这个问题，包括环境准备、分步操作、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境符合以下要求：
### 软件要求
- Python 3
DataLoader作用 首先简单介绍一下DataLoader，它是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口的目的：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。官方对DataLoader的说明是：“数据加载由数据集和采样器组成，基于python的单、多进程的iterators来处理数据。”关于it
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2023-07-14 16:00:21
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Pytorch 训练时卡在dataloader1. 问题描述Traceback (most recent call last):
File "train_cross_dataset.py", line 281, in <module>
srocc_all[i], plcc_all[i] = solver.train()
File "train_cross_dataset
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2023-11-10 07:20:19
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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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