在此之前，我们已经将实验中产生的时序信号经过数据重构算法处理转化为了二维矩阵，也就是“类图像”的格式，四个类别一共有10920张图片，图片大小为100*100像素。我们初步将这些数据划分为训练集：测试集=5:1，接下来我们就要让PyTorch能够读取这些数据(初学pytorch，切勿好高骛远)，本篇博文主要介绍pytorch读取图片的机制和流程，然后按流程编写代码。Dataset类的介绍PyTor
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2023-08-10 18:16:49
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目录一、 DataLoadertorch.utils.data.Dataloader二、Datasettorch.utils.data.Dataset三、数据读取上节回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归一、 DataLoadertorch.utils.data.Dataloader功能：DataLoader类位于Pytorch的ut
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2023-08-09 14:49:46
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# 使用PyTorch读取大量数据：新手开发者指南
在深度学习和机器学习领域，我们经常需要处理大量的数据。这些数据可以占用大量内存，影响训练效率。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch读取大规模数据，并提供清晰的步骤及示例代码。我们还将使用甘特图（Gantt Chart）和序列图（Sequence Diagram）来帮助你更好地理解整个流程。
## 1. 整体流程
下表显示了使用PyTo
原创
2024-09-21 06:19:19
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作者：小灰灰 了解数据Q：我现在什么基础也没有，我要学习深度学习，学习cv，学习nlp。A：首先我们知道，深度学习是建立在数据集的基础上。现在呢，我要有数据，数据可以选择官网下载，或者自己手机上随便找些数据。假设我有下图人民币数据，有100张一元人民币和一百张100元人民币，总共200张，使用代码划分为训练，验证，测试集比例为8:1:1现在我有数据啦，但怎么训练呢，就要了解epoch，itera
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2024-05-06 16:52:43
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机器学习的五大模块： 数据模块又可分为以下几部分： ● 数据的收集：Image、label ● 数据的划分：train、test、valid ● 数据的读取：DataLoader，有两个子模块，Sampler和Dataset，Sampler是对数据集生成索引index，DataSet是根据索引读取数据 ● 数据预处理：torchvision.transforms模块所以这一节主要介绍pytorch
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2023-08-21 17:22:42
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pytorch数据加载组件位于torch.utils.data中。from torch.utils.data import DataLoader, Dataset, Sampler1, torch.utils.data.DataLoaderpytorch提供的数据加载器，它返回一个可迭代对象。不使用这个DataLoader，直接手动把每batch数据导入显存当然也可以，但是DataLoader类可
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2023-08-25 18:51:48
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# 使用 PyTorch 并行读取大量文件指南
在深度学习中，我们常常需要处理大量数据，而每次从文件系统读取这些数据可能会成为性能瓶颈。为了优化这一过程，PyTorch 提供了多种方式来并行读取数据。本文将指导您如何利用 PyTorch 的 `DataLoader` 和多线程并行读取大量文件。
## 主要流程
我们可以将整个流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-09-23 06:44:13
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# Redis读取大量数据的实现方法
## 引言
在开发过程中，我们经常需要处理大量的数据。Redis作为一个高性能的存储系统，可以很好地应对这种情况。本文将介绍如何使用Redis来读取大量的数据，并提供了具体的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是读取大量数据的整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| - | - |
| 步骤一 | 连接到Redis服务器 |
| 步骤二 | 选
原创
2023-08-23 04:18:56
213阅读
pytorch数据读取Pytorch的数据读取主要包含三个类：DatasetDataLoaderDataLoaderIter这三者是依次封装的关系，Dataset被装进DataLoader，DataLoder被装进DataLoaderIter。Dataloader的处理逻辑是先通过Dataset类里面的__getitem__函数获取单个的数据，然后组合成batch，再使用collate_fn所指定
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2023-09-21 03:10:09
271阅读
Pytorch中数据集读取 在机器学习中，有很多形式的数据，我们就以最常用的几种来看： 在Pytorch中，他自带了很多数据集，比如MNIST、CIFAR10等，这些自带的数据集获得和读取十分简便： import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
trai
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2023-05-18 15:44:20
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有些时候，Redis实例需要装载大量用户在短时间内产生的数据，数以百万计的keys需要被快速的创建。我们称之为大量数据插入(mass insertion)，本文档的目标就是提供如下信息：Redis如何尽可能快的处理数据。使用Luke协议：使用正常模式的Redis 客户端执行大量数据插入不是一个好主意：因为一个个的插入会有大量的时间浪费在每一个命令往返时间上。使用管道（pipelining）是一种可
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2023-08-24 22:22:51
159阅读
<?php
header("content-type:text/html;charset=utf8");
$page=isset($_GET['page'])?$_GET['page']:1;//判断有没有页数，如果没有页数的话从一开始
$redis = new Redis();//实例化redis
//使用memcache方法
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2023-05-25 12:44:55
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熟悉深度学习的小伙伴一定都知道：深度学习模型训练主要由数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练五个模块组成。如下图所示，Pytorch数据读取机制则是数据模块中的主要分支。Pytorch数据读取是通过Dataset+Dataloader的方式完成。其中，DataSet：定义数据集。将原始数据样本及对应标签映射到Dataset，便于后续通过index读取数据。同时，还可以在Dataset中进行数据格
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2023-08-08 08:06:23
528阅读
面试考点：如何访问redis中的海量数据？避免事故产生如何访问 Redis 中的海量数据，服务才不会挂掉？ 遍历大数据量：直接用了keys user_token*方式进行查询，事故就此发生了：导致Redis不可用，假死。分析原因我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间越高。数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redi
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2023-06-28 16:53:54
191阅读
一、上传/下载的过程。 上传的过程就是你把你本地的文件，扔到服务器上的这么一个过程。 下载呢，就是把服务器上的文件拿过来,然后存到你本地的这么一个过程。 总结一下呢，上传就是你给服务器一文件，下载呢就是你从服务器
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2024-10-25 15:12:56
118阅读
from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D
from nibabel import nifti1
import nibabel as nib
from matplotlib import pylab as plt
import matplotlib
# matplotlib.use('TkAgg')
# 需要查看的nii文件名文件名.nii或nii.gz
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2023-06-14 18:59:19
263阅读
7.第七章 Hudi案例实战 7.1 案例架构 7.2 业务数据 7.2.1 客户信息表 7.2.2 客户意向表 7.2.3 客户线索表 7.2.4 线索申诉表 7.2.5 客户访问咨询记录表 7.3 Flink CDC 实时数据采集 7.3.1 开启MySQL binlog 7.3.2 环境准备 7.3.3 实时采集数据 7.3.3.1 客户信息表 7.3.3.2 客户意向表 7.3.3.3 客
# 如何实现logstash读取mysql大量数据
## 一、整件事情的流程
下面是整个流程的步骤，你可以根据这些步骤来操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置logstash连接到MySQL数据库 |
| 2 | 创建一个logstash的配置文件 |
| 3 | 在配置文件中定义input和output |
| 4 | 运行logstash并查看数
原创
2024-06-21 05:02:01
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# 用Python读取大量CSV数据
在数据分析和处理过程中，我们经常需要处理大量的CSV数据文件。Python作为一种强大的编程语言，提供了各种库和工具来读取、处理和分析这些数据。本文将介绍如何使用Python读取大量CSV数据，并进行简单的数据处理。
## 读取CSV数据
Python中最常用的库之一是pandas，它提供了丰富的数据处理工具，包括读取和写入CSV文件的功能。下面是一个简
原创
2024-04-03 06:43:39
64阅读
# 使用 Apache Flink 读取大量 MySQL 数据
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，能够高效地处理实时数据流。对于一些需要从 MySQL 数据库中读取大量数据的应用场景，Flink 提供了良好的支持。本文将介绍如何使用 Flink 读取 MySQL 中的数据，并提供实际代码示例。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了 Apache Flink 以及必要的依赖库
原创
2024-08-14 08:34:56
158阅读
