在 Python/Django 的世界里有这样一个谚语：为语言而来，为社区而留。对绝大多数人来说的确是这样的，但是，还有一件事情使得我们一直停留在 Python 的世界里，不愿离开，那就是我们可以很容易地利用一顿午餐或晚上几个小时的时间，把一个想法快速地实现出来。这个月，我们来探讨一些我们喜欢用来快速完成业余项目side projects或打发午餐时间的 Python 库。在数据库中即时保存数据：
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2024-10-28 16:41:19
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from torch.utils.data import Dataset # 导入PyTorch的Dataset基类，自定义数据集必须继承它 from PIL import Image # 导入PIL库的Image模块，用于读取和处理图像文件 import os # 导入os库，用于处理文件路径、目 ...
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 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Dataset TypesMap-style datasetsIterable-style datasetsPython中的可迭代对象（Iterable）样例验证直接输出数据集使用 DataLoader 前言一直使用 Datasets 类，首次遇到 IterableDatasets 类，遂查找区别Dataset Types一共有两种数据集：map-style 数据集iterable-
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2024-04-04 12:38:15
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实现Dataset类：__init__：初始化信息__getitem__：传入的图片路径和下标返回目录下的图片信息__len__
原创
2022-06-01 13:33:28
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# 将数据集存储到Hive
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，可以方便地进行大规模数据的存储和分析。本文将介绍如何将数据集存储到Hive中，并提供相应的代码示例。
## 数据集准备
在将数据集存储到Hive之前，需要先准备好数据集。假设我们有一个名为`sales.csv`的数据文件，包含了销售记录的信息，如下所示：
| 日期 | 产品 | 销售额 |
|--
原创
2023-11-13 08:22:21
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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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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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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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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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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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一、 Python 基础 62 例1 十转二将十进制转换为二进制：>>> bin(10)
'0b1010'
>>> bin(10)
'0b1010'2 十转八十进制转换为八进制：>>> oct(9)
'0o11'
>>> oct(9)
'0o11'3 十转十六十进制转换为十六进制：>&g
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2023-11-18 19:48:11
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db = dataset.connect(url='mysql://user:password@host:port/db?charset=utf8')
# 查询一行，支持多个关键字搜索，中间以逗号隔开
res = db["instance"].find_one(Id = 6057)
#查询多行res1 = db["instance"].find()res1 为列表，每个元素为一个字典acc_i
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2023-06-19 14:55:13
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python数据类型【集合(set)】 目录python数据类型【集合(set)】1.定义2.独有方法3.公共方法4.转换5.集合的存储原理6. 元素必须可哈希7. 查找速度特别快8.类型对比和嵌套9.None类型 1.定义集合是一个无序，可变，不允许数据重复的容器v1={11,22,33}无序，无法通过索引取值可变，可以添加和删除元素v1={11,22}
v1.add(33)
v1 {11,22
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2023-12-07 05:51:08
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# 如何解决“python from dataset import Dataset 找不到 Dataset”
在学习 Python 编程的过程中，我们常常会遇到各种错误和问题，其中之一就是无法导入模块或类。今天我们就来讨论如何解决“from dataset import Dataset 找不到 Dataset”的问题。本文将带你一步步了解这个问题的根本原因，并通过具体的代码示例帮助你解决这个问题
原创
2024-08-02 07:15:18
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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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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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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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三者概念RDD(Resilient Distributed DataSet)弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据处理模型。在代码中是抽象类，代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。弹性存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；计算的弹性：计算出错重试机制；分片的弹性：可按需重新分片不可变RDD封装了计算逻辑不可改变，只能通过产生新的RDD并在新
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2024-04-10 17:53:40
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