Python 编译环境的安装首先安装Python的官方编译环境：Python3.7， 点击Add 。。。 to Path . 点击下一步完成安装。开始-》 运行 - 》 cmd -》 开启命令行窗口 -》 输入python -》 如果出现正常的版本号。说明安装成功。 -》 Ctrl +Z ，跳出Python命令行环境。IDE： 开发者工具 ： pycharm 2018
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2024-07-29 11:43:34
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上图为CRISP-DM模型中的数据准备 下面七个步骤涵盖了数据准备的概念，个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。维基百科将数据清洗定义为： 它是从记录集、表或者数据库检测和更正（或删除）损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分，然后替换、修改或删除它们。数据清洗（data cleaning）可以与数据整理（data wrangli
# Python DataLoader 测试集实现指南
在机器学习与深度学习的训练过程中，`DataLoader` 是一个非常重要的工具。它能够有效地加载数据，并在训练时提供批处理能力。在深度学习中，我们通常会将数据分为三个部分：训练集、验证集和测试集。本文将向新手介绍如何在 Python 中使用 `DataLoader` 来加载测试集数据，并给出详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
实现
原创
2024-09-10 07:11:18
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# 使用 Python Dataloader 进行数据预处理
在数据科学和机器学习项目中，数据预处理是至关重要的一步。Python 提供了许多工具来高效地进行数据预处理，其中 PyTorch 的 DataLoader 是一个强大的工具。本文将教你如何使用 DataLoader 进行数据预处理，包括数据集的准备、加载和批处理的过程。
## 数据预处理流程
在开始之前，让我们先理清数据预处理的基
原创
2024-08-21 04:21:26
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D a t a L o a d e r DataLoader DataLoader
from random import shuffle
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from torch
原创
2021-08-02 14:20:00
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一、导入数据1.1来自内存的数据将数据上传至内存，读取。 1 with open("name.txt", 'r') as open_file:
2 print('name.txt content:\n' + open_file.read()) 流化读取 1 with open("name.txt", 'r') as open_file:
2 for observation i
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2024-06-05 21:07:45
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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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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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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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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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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
154阅读
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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Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。也就是Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数概述引用计数法在对象内部维护了一个
在本文中，我们将探讨创建一个一维 CNN（卷积神经网络）的 DataLoader。我们将通过几个方面来分析和设计这个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘等。希望通过这篇文章能与大家分享一些经验与教训。
### 背景定位
在数据科学和机器学习的业务场景中，我们常常需要处理大量的时间序列或一维数据。使用 CNN 处理这类数据有其独特的优势，例如，能够自动提取特征，不依赖于手动
# Python 如何查看 DataLoader 数据
在深度学习的项目中，DataLoader 是一个重要的组件，它负责将数据以小批量的方式加载到模型中，这样既提高了运算效率，也有效地避免了内存溢出的问题。然而，在实际应用中，用户常常需要检查 DataLoader 加载的数据，确保数据的准确性与完整性。本文将介绍如何查看 PyTorch 的 DataLoader 数据，并通过实际示例进行说明。
# 如何将Python dataloader转化为数组
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 数据加载器转换为数组流程
section 准备工作
开发者 -> 小白: 了解数据加载器
小白 -> 开发者: 准备要转换的数据加载器
section 转换为数组
开发者 -> 小白: 转换数
原创
2024-03-10 06:47:04
50阅读
如何实现Python dataloader collect_cn
## 概述
在Python开发中，使用dataloader可以方便地加载和处理数据。在这个任务中，我们需要实现一个Python dataloader的功能，具体是collect_cn，用于收集中国的数据。下面将详细介绍实现这个功能的步骤和代码。
## 流程
下面是实现"python dataloader collect_cn
原创
2024-02-03 08:49:16
45阅读
## Python DataLoader 实现多线程
在Python中，使用多线程可以提高程序的并发性和执行效率。特别是在处理大量数据时，多线程可以将任务分配给不同的线程同时进行处理，从而加快程序的运行速度。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的DataLoader类实现多线程的功能，并提供代码示例进行说明。
### DataLoader类简介
DataLoader是Python中的一
原创
2023-11-21 13:25:28
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性能优化记录实验中碰到了一些性能方面的瓶颈，诸如显存OOM之类的错误，特开此贴抛砖引玉，为了后面更优雅的代码实现。显存优化图卷积相关领域通常有公式 其中一般是预先计算好的，并以稀疏矩阵的方式存储在Model里面。当节点数过多的时候，这个矩阵会占用很多显存，同时由于一些未知原因，用这个大矩阵乘上后面的H时，显存会占用。在我的场景下，6个G的sparsetensor ×一个几十M dense tens
