pytorch用于加载数据集的模块主要是torch.utils.data(https://pytorch.org/docs/stable/data.html)。本文详细介绍了如何在自己的项目中（针对CV）使用torch.utils.data。1 综述1.1 pytorch常规训练过程我们一般使用一个for循环（或多层的）来训练神经网络，每一次迭代，加载一个batch的数据，神经网络前向反向传播各一
转载
2023-09-25 09:51:40
96阅读
问题背景训练深度学习模型往往需要大规模的数据集，这些数据集往往无法直接一次性加载到计算机的内存中，通常需要分批加载。数据的I/O很可能成为训练深度网络模型的瓶颈，因此数据的读取速度对于大规模的数据集（几十G甚至上千G）是非常关键的。例如：https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-best-way-to-load-large-data/2977采用数据库能够大大
转载
2023-10-18 07:30:27
136阅读
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
转载
2023-08-08 08:06:23
528阅读
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
转载
2023-08-10 18:16:49
144阅读
上一篇文章搭建了一个简单的神经网络来检测MNIST数据集，今天搭建了一个CNN网络，同样来检测MNIST数据集，下面通过分析代码来记录一下我搭建过程中遇到的问题。除了网络搭建部分代码外，其余代码与上次代码基本一致。 简单神经网络搭建：PyTorch_简单神经网络搭建_MNIST数据集1.导入模块import torch
import torchvision
import numpy as np
转载
2024-10-15 09:44:00
338阅读
前言本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程，以及一些思考和疑惑吧…正文在阅读教程书籍《深度学习入门之Pytorch》时，文中是如此加载MNIST手写数字训练集的：train_dataset = datasets.MNIST(root='./MNIST',train=True,transform=data_tf,download=True)解释一下参数datasets.MNIST
转载
2023-08-22 19:07:16
1621阅读
文章目录前言一、下载项目，文件结构观察二、数据集下载三、训练3.1、训练初体验3.2、命令行输入参数3.3、继续训练命令四、预测4.1、使用自己训练完的权重文件进行预测4.2、使用网上的预训练文件进行预测 前言你敢想象，就是这么一个简单的开源网站，我居然调了一天才通（毕竟是第一次，一些比如visdom，命令行的参数第一次接触到） 一、下载项目，文件结构观察下载项目完成后，我们看看内部的结构： 据
转载
2023-12-15 22:50:31
270阅读
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
转载
2023-11-10 12:25:17
88阅读
简单介绍VOC
数据集首先介绍下VOC2007
数据集(下图是VOC
数据集格式，为了叙述方便，我这里只放了两张图像)Main文件夹内的trainval.txt中的内容如下：存储了图像的名称不加后缀。000009000052Annotations中存储的是标注文件，以xml文件存储。这里简单截个图说明一下：<annotation> <folder>VOC2007</folder> <filename>000009.jpg</file
原创
2021-09-08 16:01:38
2328阅读
一、Dataset是什么？Dataset类似建立一个数组，建立数据集和数据标签之间的联系（就像数组下标和元素之间的联系）。二、什么时候用Dataset？1、引入datasets内部封装的数据集。例如：CIFAR10是一个关于图片的数据，下面代码就是它的引入data = datasets.CIFAR10("./data/", transform=transform, train=True, down
第四节：Pytorch数据处理与模型保存本节将讲解数据操作与模型保存其中数据处理包含数据处理与数据导入，数据处理能够帮助导入训练数据集，对数据进行正则化等功能此外模型保存将会帮助我们保存已有的成果这节讲解完毕我们就已经能够训练我们自己的网络，下一节我们将讲解网络结构可视化相关工具来帮助我们检测、表达网络的结构数据处理常用的类Pytorch的torch.util.data模块中包含着一系列常用的数据
Pytorch从本地获取数据集
Pytorch从本地获取数据集在学习pytorch的过程中需要从MNIST获取数据集，然而下载是让人头疼的事，从网上寻找数据资源比较便捷获取到的数据如何在pytorch中加载呢1 下载数据集2. 从本地进行数据加载获取测试集与训练集直接运行后，发现依旧是下载数据，那我本地的数据集怎么才能被加载mnist_
转载
2023-06-09 22:34:17
106阅读
深度学习Pytorch（五）——数据加载和处理 文章目录深度学习Pytorch（五）——数据加载和处理一、下载安装包二、下载数据集三、读取数据集四、编写一个函数看看图像和landmark五、数据集类六、数据可视化七、数据变换1、Function_Rescale2、Function_RandomCrop3、Function_ToTensor八、组合转换九、迭代数据集 一、下载安装包packages:
转载
2023-10-14 20:43:44
212阅读
目录1.torchvision中加载数据集2.重写Dataset类加载数据集3.transforms4.Dataloader对数据进一步处理1.torchvision中加载数据集 下面以CIFAR数据集为例子：torchvision.datasets.CIFAR10(root: str, train: bool = True,
transform: Optional[Callable]
转载
2023-10-21 10:49:53
110阅读
简介在对训练数据进行预处理时，我们有时会遇到结构化数据。结构化数据，是高度组织和整齐格式化的数据，是可以放入表格和电子表格中的数据类型，可以理解为一张表格。本次使用adult.csv数据作为样例进行模型训练，数据连接如下：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter5/data/adult.csv数据结构如下图：数
转载
2023-10-21 08:10:28
190阅读
先看一眼我们拿到的数据: 在数据中有浮点数， 有字符串, 现在我们要做的就是制作满足pytorch条件的数据集。1.先加载数据集2.选出我们需要的行3.将字符串类型数据转换成浮点数型4.将数据集保存在新的excel文件中 1.使用pd.read_excel()方法读取excel表格中的数据#读取到excel文件中的数据集
path = r'D:\数据集\泰坦尼克号\泰坦尼克号.xls'
转载
2024-05-28 19:45:22
156阅读
以下对接口或者函数的描述从简，建议参照官方文档(记得左上角选择对应版本！)PyTorch的torchvision下内置了一些常用数据集的接口，比如MNIST、CIFAR、COCO等，可用以下方式调用：# MNIST为例
from torchvision import datasets
dataset = datasets.MNIST(root, train=True, transform=Non
转载
2023-10-19 07:26:38
168阅读
文章目录1. 下载数据集2.用pandas处理数据集3.简单的神经网络1. 前言2.具体代码实现3.Mnist数据集类4.训练分类器完整代码5.检验分类器效果6.完整的测试简单的分类器的性能 1. 下载数据集建立网络的第一步是下载mnist图像数据集到本地，值得注意的是，其应该被下载到和你的pytorch项目在本地的同一文件夹下.下载地址：
训练数据:https://pjreddie.com/m
转载
2023-10-28 14:03:32
183阅读
机器学习Cifar10数据集 Cifar10是一个由彩色图像组成的分类的数据集，其中包含了飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别，如下图所示，且每个类中包含了1000张图片。整个数据集中包含了60 000张32×32的彩色图片。该数据集被分成50 000和10 000两部分 50 000是training set，用来做训练； 10 000是test set，用来做验证。 下面
转载
2023-10-20 10:55:05
92阅读
2. pytorch读数据可以numpy读数据，然后torch.from_numpy转化成torch数据。pytorch中提供了torchvision包可以读入常用的图像数据集CIFAR10,MNIST,也有针对于这些图像的简单变换。import torchvision.datasets
import torch.utils.data.DataLoader
import torchvision.t
转载
2023-12-19 21:47:23
147阅读
