1.为什么要使用collate_fn这里先从dataset的运行机制讲起.在dataloader按照batch进行取数据的时候, 是取出大小等同于batch size的index列表; 然后将列表列表中的index输入到dataset的getitem()函数中,取出该index对应的数据; 最后, 对每个index对应的数据进行堆叠, 就形成了一个batch的数据.⚠️ 在最后一步堆叠的时候可能会
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2024-10-30 12:16:34
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本文以torch.utils.data中的Dataset类为例进行说明Dataset的作用是构建自定义的数据集，以方便使用Dataloader进行加载语法我们自定义的数据集需要继承自torch.util.data.Dataset抽象类，并重写相应的两个方法：len：返回数据集的大小。一般情况而言直接用 len(xxx) 进行实现即可getitem：使得 dataset[i] 能够返回数据集中的第i
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2023-10-10 22:49:55
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pytorch之DataLoader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帮助实现这些功能。Dataset只负责数据的抽象，一次调用__getitem__只返回一个样本。DataLoader的函数定义如下： DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffl
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2023-07-14 15:58:39
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# PyTorch DataLoader与自定义数据集的使用
在深度学习实践中，数据处理是非常关键的一步。PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，提供了有效的方式来处理和加载数据。本篇文章将介绍如何使用PyTorch的DataLoader和自定义数据集，从而更高效地进行数据处理。
## 1. 数据预处理与加载的必要性
在任何机器学习任务中，数据是最重要的。为了保证模型的训练效果，通常
PyTorch并行计算: DataParallel1. 官网实例2. 运行过程3. 使用方法4. 源代码解读 1. 官网实例PyTorch官网示例PyTorch官网函数手册2. 运行过程torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)module (Module) – module to be pa
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2023-07-14 16:01:36
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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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# 使用 PyTorch 创建自定义数据集和 DataLoader
在深度学习的过程中，处理数据是非常重要的一步。为了能够在 PyTorch 中使用自定义数据集，通常需要实现几个关键步骤。本文将引导你了解如何在 PyTorch 中实现 `DataLoader` 以支持自己的数据集。
## 整体流程
下面的表格概述了创建自定义数据集和 `DataLoader` 的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-08 06:47:41
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# PyTorch的DataLoader如何载入自己的数据
在深度学习项目中，我们常常需要处理大量的数据。使用PyTorch的`DataLoader`可以简化数据的加载、预处理和批量处理等步骤。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch的`DataLoader`载入自己的数据，同时通过一个实际示例来说明如何将自定义数据集转换为可供模型训练的数据格式。
## 实际问题
假设我们有一个数据集
PyTorch学习笔记（4）–DataLoader的使用 本博文是PyTorch的学习笔记，第4次内容记录，主要介绍DataLoader的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（4）--DataLoader的使用1.Dataset和DataLoader的区别2.DataLoader的使用2.1DataLoader的基础使用3.学习小结 1.Dataset和DataLoader的区别 t
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2023-08-16 14:00:59
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【df apply所有列】df.applymap(lambda v: v+1) 【duplicated保留所有行】df.duplicated(keep=False) 【pivot_table使用】index = 需要groupby的东西values = 有用的东西columns = 放在column上的indexpd.pivot_table(df,index=[字段1],val
Pytorch DataLoader模块详解dataloader整体结构DataLoaderinit 初始化参数解释代码解析IterableDataset 判断构建Sampler，单样本构建BatchSampler，组建batch构建collate_fn 对获取的batch进行处理其他的一些逻辑判断_get_iterator代码解析multiprocessing_contextmultiproc
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2023-09-04 10:57:42
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# 使用 PyTorch DataLoader 加载自定义图片训练集
在深度学习中，数据准备是一个至关重要的步骤。对于图像处理任务，我们通常需要积极地构建一个图像数据集，并使用合适的工具来加载和预处理数据。而 PyTorch 提供的 `DataLoader` 和 `Dataset` 类非常方便，可以为我们处理这些任务。本篇文章将详细介绍如何使用 PyTorch 的 `DataLoader` 来加
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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目录前言一、DataLoader类的官方解释二、使用方法1.准备调试的数据集2.查看DataLoader的结果3.完整代码总结 前言在pytorch中如何读取数据主要有两个类，分别是Dataset和Dataloader。 dataset可以理解为：提供一种方式去获取数据及其label(标签)。 可以实现（1）如何获取每一个数据及其label；(2)总共有多少数据。这两个功能。datal
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2024-02-02 14:01:27
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简单说，dataset是数据集，dataloader是加载数据集的工具datasetpytorch提供了多样化的dataset方法。如果你的数据集比较小， 和 都可以load到内存里，可以直接使用pytorch的torch.utils.data.TensorDataset:import torch
from torch.utils import data
# build a toy datase
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2023-07-14 15:57:08
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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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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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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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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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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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