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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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1 简介在学习李沐在B站发布的《动手学深度学习》PyTorch版本教学视频中发现在操作使用PyTorch方面有许多地方看不懂，往往只是“动手”了，没有动脑。所以打算趁着寒假的时间好好恶补、整理一下PyTorch的操作，以便跟上课程。2 Dataset以及DataloaderDataset 以及 Dataloader 是Pytorch中读取数据需要用到的两个重要的类
Dataset ：提供一种方式去
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2023-11-06 11:28:26
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第一步：我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说）。首先我们建立两个向量X和Y，一个作为输入的数据，一个作为正确的结果： 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集，并转化为pytorch能识别的数据集类型： 我们来看一下这些数据的数据类型： &nbs
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2023-08-31 21:48:48
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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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目录一、DataLoader介绍1. DataLoader作用2. 常用参数介绍 二、DataLoader的使用1. 导入并实例化DataLoader2. 具体使用2.1 数据集中数据的读取2.2 DataLoader中数据的读取3. 使用tensorboard可视化效果3.1 改变batchsize 3.2 改变drop_last3.3 改变shuffle
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2024-01-24 13:14:02
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DataLoader作用 首先简单介绍一下DataLoader，它是PyTorch中数据读取的一个重要接口，该接口的目的：将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练。官方对DataLoader的说明是：“数据加载由数据集和采样器组成，基于python的单、多进程的iterators来处理数据。”关于it
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2023-07-14 16:00:21
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Pytorch 训练时卡在dataloader1. 问题描述Traceback (most recent call last):
File "train_cross_dataset.py", line 281, in <module>
srocc_all[i], plcc_all[i] = solver.train()
File "train_cross_dataset
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2023-11-10 07:20:19
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前言 DataLoader 是 PyTorch 中用于数据加载的工具类，它可以帮助我们有效地读取和处理数据集。介绍与使用方式简单来说，dataloader的作用就是将数据集变成可以进行遍历的对象，每次迭代可以从数据集中返回一组数据。在模型训练时，我们能可以用DataLoader批量读取数据。结合代码来理解 首先我们先准备测试数据测试数据是由pytorch官方提供的CIFAR10
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2023-08-10 13:44:07
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