目录1、Dataset类的使用2、Dataloader类的使用3、总结Dataset类与Dataloader类是PyTorch官方封装的用于在数据集中提取一个batch的训练用数据的接口，其实我们也可以自定义获取每个batch的方法，但是对于大数据量的数据集，直接用封装好的接口会很大程度上提升效率。一般情况下，Dataset类与Dataloader类是配合着使用的，Dataset负责整理数据，Da
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2023-07-14 15:20:22
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【Pytorch】成功解决AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘dim’? 个人主页：高斯小哥 ? 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程? 希望得到您的订阅和支持~ ? 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python
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2023-09-07 06:30:46
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文章目录DataLoader支持的两种数据集Iterator格式的DataLoaderPython的Iterator格式数据简介Pytorch使用DataLoader使用自定义的IterableDataset实战：自定义图片加载DataLoaderMap格式的DataLoader自定义Map类型的Dataset参考资料 DataLoader支持的两种数据集Map格式：即key,value形式，例
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2023-10-14 06:31:19
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PyTorch 中的数据读取在模型训练和和预测中经常要用到数据读取，这时可以考虑Dataset与DataLoader的组合来得到数据迭代器。 下面我们分别来看下 Dataset 类与 DataLoader 类。Dataset 类Dataset是一个抽象类，通常将数据包装为Dataset类，然后传入DataLoader中，我们再使用DataLoader这个类来更加快捷的对数据进行操作。不难发现，无论
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2023-10-11 08:44:47
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文章目录前言一、Dataset、DataLoader是什么？二、如何定义Dataset？1.定义 Dataset三、如何使用DataLoader？1. 使用Dataloader加载数据集四、可视化源数据五、完整代码参考 前言深度学习初入门小白，技艺不精，写下笔记记录自己的学习过程。欢迎评论区交流提问，力所能及之问题，定当毫无保留之相授。一、Dataset、DataLoader是什么？Datase
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2023-07-14 15:19:52
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# PyTorch自定义Dataset切片的科普
在深度学习实践中，我们常常需要处理和准备数据，以便于模型的训练和测试。PyTorch为我们提供了非常灵活的工具，能够让我们根据需求自定义Dataset，并实现切片操作，方便数据的选择和加载。本文将详细介绍如何实现这一切，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是Dataset？
在PyTorch中，`Dataset`是一个抽象类，主要用于封装
原创
2024-09-01 05:40:13
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这篇文章主要探讨一下，Dataset类以及DataLoader类的使用以及注意事项。Dataset类主要是用于原始数据的读取或者基本的数据处理（比如在NLP任务中常常需要把文字转化为对应字典ids，这个步骤就可以放在Dataset中执行）。DataLoader，是进一步对Dataset的处理，Dataset得到的数据集你可以理解为是个"列表"（可以根据index取出某个特定位置的数据），而Data
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2023-09-11 09:56:41
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当我们用 PyTorch 来训练神经网络时，经常需要用到 Dataset 和 DataLoader 这两个类。它们都是 PyTorch 中的数据处理工具，用于读取和处理大量的数据，并将其转换为可供神经网络使用的格式。DatasetDataset 类是一个抽象类，定义了读取数据集的接口方法。我们可以通过继承 Dataset 类，并实现其中的 __len__() 和 __getitem__() 方法来
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2023-10-17 11:41:30
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# 使用Pytorch进行CIFAR10数据集的切片处理
CIFAR-10是一个常用的小型图像分类数据集，包括10个类别的60,000张32x32彩色图像。由于其应用广泛，学习如何使用PyTorch对CIFAR-10数据集进行切片处理变得尤为重要。本篇文章将介绍如何在PyTorch中处理CIFAR-10数据集，并提供相关示例代码。
## CIFAR-10数据集概述
CIFAR-10数据集包含
原创
2024-10-22 05:28:11
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Dataset基类PyTorch 读取图片，主要是通过 Dataset 类，所以先简单了解一下 Dataset 类。Dataset 类作为所有的 datasets 的基类存在，所有的 datasets 都需要继承它。 看一下源码： 这里有一个getitem函数，getitem函数接收一个index，然后返回图片数据和标签，这个index通常是指一个list的index，这个list的每个元素就包含
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2024-03-06 00:00:16
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在该系列的上一篇，我们讲解了计算图和自动求导的知识点，这个内容是Pytorch的基础也是重点，如果不记得了，回去看看吧~我们本篇聊聊Pytorch中的Dataset类。在进行深度学习的时候，最重要的是什么？没错，就是数据！数据的形式多种多样，可以是文本，可以是表格数据，可以是声音，可以是图像，甚至视频。当我们手上有了数据，接下来的步骤就是将数据读取处理给模型使用，Pytorch提供了很多工具
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2023-11-16 13:59:31
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DataLoader 和 Dataset神经网络训练的第一步往往是数据集的加载和处理，当然，我们可以自己手动完成，但这也往往给我们带来了诸多的不便，尤其是当数据集比较大的时候，比如shuffle操作，batch操作等等，甚至更加高级的图片预处理操作。 幸运的是，pytorch为我们提供了用于数据加载和处理的DataLoader和Dataset类，Dataset是一个包装类，用来将数据包装为Data
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2024-02-26 08:12:21
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参考链接：https://www.jb51.net/article/167899.htm在训练神经网络时，需要向网络中丢入数据，以供神经网络来学习其中的一些特征，但是对于同样的框架，神经网络如何做到训练各种各样的数据呢？那么就需要数据按照一定的格式来组织了，即Dataset类，（以便使用已经定义好的特殊数据集接口来加载数据）1.先来介绍一下pytorch中的数据处理模块torch.utils.da
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2023-07-14 15:51:20
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在Pytorch中定义数据集主要涉及到两个主要的类：Dataset、DataLoader。Dataset类Dataset类是Pytorch中所有数据集加载类中应该继承的父类。其中父类中的两个私有成员函数__len__、__getitem__必须被重载，否则将会触发错误提示：其中__len__应该返回数据集的大小，而__getitem__实现可以通过索引来返回图像数据的功能。我们要定义自己的数据集类
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2023-08-18 13:11:17
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作为一个2年多的不资深keraser和tfer，被boss要求全员换成pytorch。不得不说，pytorch还是真香的。之前用keras，总会发现多GPU使用的情况下不太好，对计算资源的利用率不太高。把模型改成pytorch以后，发现资源利用率非常可观。非常看好pytorch的前途，到时候能制衡一下tf就好了。闲话不多扯，我来讲讲初入pytorch最重要的东西：dataset网上有很多介绍pyt
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2023-10-14 00:35:12
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1 数据集的组织形式 train训练集 val验证集1.1第一种组织形式文件夹名就是label，里面放的就是相应label的图片1.2第二种组织形式 图片和label分开文件夹存放，相应文件名要一致，txt文件里存放相应图片的label1.3第三种组织形式label直接为图片的名称2 pytorch读取数据涉及两个类：Dataset & Dat
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2023-10-08 16:17:38
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在pytorch中自定义dataset读取数据utilsimport os
import json
import pickle
import random
import matplotlib.pyplot as plt
def read_split_data(root: str, val_rate: float = 0.2):# val_rate划分验证集的比例
random.see
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2023-10-01 11:38:32
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1 用法介绍pytorch中常用类torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.TensorDataset对数据进行封装；常用类torch.utils.data.DataLoader对数据进行加载。具体的用法细节如下所示：1.1 torch.utils.data.Dataset的用法class Dataset(object):
def __getitem_
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2024-02-29 17:56:16
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目录1 torch.utils.data.Dataset类2 构建Dataset子类3 Dataloader类4 Dataset与Dataloader结合使用 运行模型，使用他人构建的模型，主要是对自身数据dataset类的构造； &
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2023-11-08 15:41:05
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