# PyTorch Dataset 获取长度
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，我们经常需要自定义数据集并通过数据加载器（DataLoader）来加载数据。在这个过程中，我们有时需要获取数据集的长度，以便进行数据处理和训练。本文将介绍如何使用 PyTorch 中的 Dataset 类来获取数据集的长度。
## PyTorch Dataset
PyTorch 的 Dataset 类是
原创
2024-05-04 05:10:55
167阅读
文章目录图像增广1. 常用的图像增广方法1.1 翻转和裁剪1.2 变化颜色1.3 叠加多个图像增广方法2. 使用图像增广训练模型2.1 使用图像增广训练模型小结 图像增广图像增广（image augmentation） 技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛
转载
2023-08-24 21:33:49
96阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，常常会涉及到数据集的处理和分析。特别是，我们清晰地了解数据集的长度对于后续的模型训练与评估至关重要。然而，有不少用户在这一过程中出现了不少问题，本文将探讨如何在 PyTorch 中有效地获取数据集的长度。
## 问题背景
在实际的深度学习项目中，数据集通常是模型训练的基础。如果我们无法准确获取数据集的长度，将导致后续操作的失败，甚至引发无法预料的错误
由于在写DQN代码时发现对细节不够了解，因此又详细学习了一下pytorch相关内容，以下内容来自官网教程，此前的pytorch笔记：pytorch训练分类器pytorch基础入门pytorch实现CartPole-v1任务的DQN代码（一）Datasets & DataLoaders处理数据样本的代码可能会变得凌乱，难以维护；理想情况下，我们希望数据集代码与模型训练代码分离，以获得更好的可
转载
2023-12-14 08:31:04
107阅读
文章目录TensorBoardTensorBoard的简单使用创建event file的接口记录标量的接口启动web终端演示其他接口的使用add_histogram()采用以上接口，对一个分类模型的参数进行可视化add_image()make_grid()采用以上接口，对一个模型中的卷积与特征图进行展示add_graph() TensorBoardTensorBoard：TensorFlow中强
一、数据加载在Pytorch 中，数据加载可以通过自己定义的数据集对象来实现。数据集对象被抽象为Dataset类，实现自己定义的数据集需要继承Dataset,并实现两个Python魔法方法。__getitem__: 返回一条数据或一个样本。 obj[index]等价于obj.__getitem__(index).
__len__: 返回样本的数量。len(obj)等价于obj.__len__
转载
2023-06-05 21:41:47
196阅读
介绍pytorch中，我们可以使用torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset加载数据集，具体来说，可以简单理解为Dataset是数据集，他提供数据与索引之间的映射，同时也要有标签。而DataLoader是将Dataset中的数据迭代提取出来，从而能够提供给模型。 所以，具体流程是，我们应该先按照要求先建立一个Dataset，之后再建立一
转载
2023-09-11 10:00:23
98阅读
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
转载
2023-07-14 15:19:52
119阅读
Dataloader和Dataset。1 人民币二分类
项目说明描述：输入人民币，通过模型判定类别并输出。机器学习模型训练步骤：数据数据包含以下四个子模块： - 数据收集：img,label 原始数据和标签 - 数据划分：train训练集，valid验证集，test测试集 - 数据读取：DataLoader Sampler(生成索引，也就是
转载
2024-07-11 22:34:59
104阅读
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
转载
2023-10-11 08:44:47
176阅读
目录Pytorch的数据集DataSetDataLoader创建自定义数据集参考文档Pytorch的数据集Pytorch深度学习库以一种可读性强、模块化程度高的方式来构建深度学习网络。在构建深度学习网络时，数据的加载和预处理是一项重要而繁琐的工作。如果在构建网络中， 我们需要为加载样本数据、样本数据预处理编写大量的处理代码，会导致代码变得混乱、网络构建过程不清晰，最终难以维护。基于以上考虑，Pyt
转载
2023-08-16 16:51:19
148阅读
Pytorch初学简单的线性模型 代码实操 第二篇 Pytorch实现逻辑斯蒂回归模型 代码实操 第三篇 Pytorch实现多特征输入的分类模型 代码实操 第四篇 Pytorch实现Dataset数据集导入 必要性解释及代码实操
文章目录初学者学习Pytorch系列前言一、先上代码二、必要性解释1. 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）2. 随机梯度下降（Stoch
转载
2023-07-14 15:48:45
64阅读
作者：Eugene Khvedchenya参与：小舟、蛋酱、魔王
高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？还是容易并行化？答案是，包括以上提到的所有。
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？
一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建
转载
2024-08-28 22:05:00
59阅读
训练模型一般都是先处理 数据的输入问题 和 预处理问题。Pytorch提供了几个有用的工具：torch.utils.data.Dataset类 和 torch.utils.data.DataLoader类。流程是先把 原始数据 转变成 torch.utils.data.Dataset类随后再把得到torch.utils.data.Dataset类 当作一个参数传递给 torch.utils.dat
转载
2023-07-14 16:00:09
240阅读
铜灵 官方表示，和1.1版本相比，新版本在使用体验上又往前迈进了一大步。主要新增/改动的功能包括：完善TorchScript环境，提供了新的将模型编译为TorchScrip的API扩展ONNX模型的导出的支持增强对Transformer架构的模块级支持此外，TensorBoard现在也能快速开始使用了对于这一系列的更新，Reddit网友开心得不得了。有网友评价，Transformer层非常棒，此前
目录 一、Dataset初识以及项目前期准备工作二、MyData类2.1 在python中定义类和方法2.2 定义MyClass类Dataset2.3 获取图片2.4 使用控制台调试对应信息1. 获取ants集中第一章图片的绝对路径2. 读取对应路径的图片3. 显示图片：show方法4. 获取图片信息列表三、完善MyData类3.1 初始化方法中需要的参数和方法3.2 初始化
转载
2023-09-25 13:51:04
102阅读
目录一、概念二、Dataset的创建和使用三、DataLoader的创建和使用*四、将Dataset数据和标签放在GPU上（代码执行顺序出错则会有bug）五、Dataset和DataLoader总结一、概念1.torch.utils.data.dataset这样的抽象类可以用来创建数据集。学过面向对象的应该清楚，抽象类不能实例化，因此我们需要构造这个抽象类的子类来创建数据集，并且我们还可以定义自己
转载
2024-02-23 20:28:58
50阅读
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
转载
2023-07-14 15:51:20
124阅读
'''Dataset: 提供读取数据和其标签的方式： -
原创
2022-07-01 13:45:25
108阅读
# PyTorch Dataset: 从数据准备到训练的完整指南
