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
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大数据和深度学习技术的结合正加速变革各行业，尤其是在使用 PyTorch 框架进行大数据处理时，其灵活性和性能优势显而易见。在本文中，我将根据以下结构记录解决“大数据 PyTorch”相关问题的过程：环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
## 环境准备
在实施大数据处理之前，确保开发和运行环境的合理配置至关重要。下面是一个版本兼容性矩阵，列出了需要的主要技术栈及其相应版
大数据概述： 大数据的发展历程：第一阶段：萌芽期（20世纪90年代至21世纪初） 第二阶段：成熟期（21世纪前十年） 第三阶段：大规模应用期（2010年以后） 大数据的特点（简称4V）：数据量大 数据类型多 处理速度快 价值密度低 大数据的特征：全面而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 在科学研究上的四种范式： 实验科学、理论科学、计算科学、数据密集型科学大数据技术 主要包括数据采集与预处理、数据
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2023-11-16 09:55:28
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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
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我目前正试图从Python 2.7中的.csv文件读取数据，最多1百万行和200列(文件范围从100mb到1.6gb)。我可以这样做(非常慢)对于300,000行以下的文件，但一旦我走上，我得到内存错误。我的代码看起来像这样：def getdata(filename, criteria):
data=[]
for criterion in criteria:
data.append(getstuf
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2023-06-01 16:30:10
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最近在研究显著性检测，学着使用pytorch框架，以下纯属个人见解，如有错误请指出（一）自定义数据读取首先官方案例：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，类似于C++中的虚基类。class Dataset(object):
def __getitem
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2023-09-04 10:31:31
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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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在当今的数据科学和AI领域，许多开发者面临着一个重要问题：“大数据需要PyTorch”的挑战。随着数据量越来越大，如何有效地利用PyTorch进行模型训练和推理就变得至关重要。在本文中，我们会深入探讨如何配置环境、编译模型、调优参数、进行定制开发、调试技巧和生态集成，以应对大数据需求。
### 环境配置
首先，为了高效地使用PyTorch处理大数据，我们需要正确配置计算环境。以下是详细的步骤和
# PyTorch 加载大数据
在机器学习和深度学习领域，处理大规模数据集是非常常见的任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一些工具和技巧来有效地加载和处理大规模数据。本文将介绍如何在PyTorch中加载大规模数据集，并给出一些代码示例。
## 数据加载器 DataLoader
PyTorch中的`DataLoader`是一个用于加载数据的工具，它可以自动对数据进行分批、打乱
原创
2024-05-18 04:28:33
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torch.utils.data.DataLoaderData(dataset,
batch_size=1,
shuffle=False,
sampler=None,
batch_sampler=None,
num_workers=0,
collate_fn=None,
pin_memory=False,
drop_list=False,
timeout=0,
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2024-06-24 06:51:25
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最近在做一个新的声学模型，其中遇到一个点就是每个sentence的长度不一样的花，直接用dataloader的读取是有问题的。查了下中文资料，大家大多数这个问题都是趋于用torch.nn.utils.rnn.PackedSequence来打包的，这个在dataloader里面其实就不太适用，pytorch论坛上提到用dataloader的collate_fn来处理的，所以想写个资料总结下 。pyt
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2024-07-18 06:48:50
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yolo系列是目标识别的重头戏，为了更好的理解掌握它，我们必须从源码出发深刻理解代码。下面我们来讲解pytorch实现的yolov3源码。在讲解之前，大家应该具备相应的原理知识yolov1，yolov2，yolov3。大部分同学在看论文时并不能把所有的知识全部掌握。我们必须结合代码（代码将理论变成实践），它是百分百还原理论的，也只有在掌握代码以及理论后，我们才能推陈出新有所收获，所以大家平时一定多
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2023-12-12 17:33:36
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下面我就以一些动漫头像为例，来说明怎样利用torch来进行训练和测试数据的预处理。下面是图片的格式：上述图片一共有51223张，每个图片的大小为3*96*96。 下载地址为：百度云链接网络的基本结构是通过 卷积层*2，全连接层*n，解码层（全连接层*m）输入和输出的数据是一样的,最多是压缩到三个神经元。压缩到三个神经元的目的有两个，一个是可以对图片进行可视化，三个神经元代表三个坐标轴XY
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2023-11-03 09:46:47
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这次是PyTorch的自定义数据读取pipeline模板和相关trciks以及如何优化数据读取的pipeline等。因为有torch也放人工智能模块了~从PyTorch的数据对象类Dataset开始。Dataset在PyTorch中的模块位于utils.data下。from torch.utils.data import Dataset围绕Dataset对象分别从原始模板、torchvision的
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2023-12-15 13:42:20
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四层网络结构实现数字识别，我们这里对MNIST进行处理，初始的MNIST是 28 * 28，我们把它处理成 96 * 96 的torch.Tensor的格式。首先导入需要的包。import torch
import numpy as np
import os #对文件，文件夹执行操作的一个模块。
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2023-12-26 16:50:08
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第一种情况： （将封装好的下载数据集的代码改成读取本地文件） 在使用Pytorch的时候，有时候需要在线下载数据集，因为在下载的过程中，封装好的代码，还要进行其他的操作(例如数据类型转换numpy->tensor)，但是有时候因为下载网站在国外，进度条一直显示0%,或者下载速度缓慢。 就像这样：解决方法 1.先下载需要用到的数据集至本地文件夹（不需要解压）。 2.将数据集的路径复制到浏览器并
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2023-11-10 12:25:17
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在pytorch中自定义dataset读取数据utilsimport os
import json
import pickle
import random
import matplotlib.pyplot as plt
def read_split_data(root: str, val_rate: float = 0.2):# val_rate划分验证集的比例
random.see
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2023-10-01 11:38:32
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PyTorch使用教程-PyTorch数据读取前言PyTorch作为一款深度学习框架，已经帮助我们实现了很多很多的功能了，包括数据的读取和转换了，那么这一章节就介绍一下PyTorch内置的数据读取模块吧模块介绍
pandas 用于方便操作含有字符串的表文件，如csv
zipfile python内置的文件解压包
cv2 用于图片处理的模块,读入的图片模块为BGR,N H W C
torchvi
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2023-08-08 18:47:33
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高效的 PyTorch 训练pipeline是怎样的呢？ 是产生准确率最高模型？ 还是跑得最快？或是容易理解和扩展？ 还是很容易并行计算？ 嗯，以上都是！
作者：Eugene Khvedchenya
Efficient PyTorch — Eliminating Bottlenecks https://towardsdatascience.com/ef
