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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目录一.课程内容二.代码复现及结果 三.补充一.课程内容其实与其说是加载数据集，不如说是对数据集的预处理。通过shuffle将其打乱，然后组成mini-batch，进行训练，后面的内容就跟上一节差不多啦。 读取数据集，一般有两种方式：1.将全部数据直接读取进来，适用于数据内存不大的数据。2.只读取文件名，把文件名存成矩阵处理，避免内存大导致性能不好。 二.代码复现及结
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2023-08-16 16:26:06
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第一步，通常是定义我们的神经网络模型。类名后的括号表示我们定义的类会继承 torch.nn.Module，而 super 函数就是调用父类的方法，后面跟 __init__() 就是调用 torch.nn.Module 的构造函数，然后就是我们自定义的模型及其参数。在 forward 方法中则定义了数据是如何传递的。 第二步，是实例化我们定义好的模型。通常会设定一个随机种子以方便复现结果，如果有
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2023-11-28 13:21:20
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深度学习：需要速度在训练深度学习模型时，性能至关重要。 数据集可能非常庞大，而低效的训练方法意味着迭代速度变慢，超参数优化的时间更少，部署周期更长以及计算成本更高。由于有许多潜在的问题要探索，很难证明花太多时间来进行加速工作是合理的。 但是幸运的是，有一些简单的加速方法！我将向您展示我在PyTorch中对表格的数据加载器进行的简单更改如何将训练速度提高了20倍以上，而循环没有任何变化！ 这只是Py
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2023-12-23 22:03:17
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目录Binder是啥？Binder基础概念Binder优势Binder是如何做到一次拷贝的？MMAP的原理Binder机制是如何进行跨进程的？Android中怎么使用Binder？ Binder是啥？1.binder是一种进程间通信机制2.binder是一种基于C/S架构，运行在内核空间的binder驱动程序，进程间通过dev/binder这个文件来建立通信通道：在linux中因为进程间是隔离的
数据对于深度学习而言是至关重要的。丰富、完整、规范的数据集往往能训练处效果更佳的网络模型主流公开数据集ImageNet数据集PASCAL VOC数据集COCO(Common Object in Context)数据集数据加载PyTorch将数据集的处理过程标准化，提供了Dataset基本的数据类，并在torchvision中提供了众多数据变化函数，数据加载的具体过程主要分为3步：继承Dataset
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2024-04-08 12:37:10
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目录1. 数据加载2. Dataset __init____getitem____len__测试一下完整代码3. Dataset - ImageFolder1. 数据加载最近在使用 Unet 做图像分割，设计到 处理数据有关的工作，查了点资料，做一些简单的总结在pytorch 中，数据的加载可以通过自定义的数据集对象实现，这里是Dataset__getitem__: 返回一个样
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2023-09-27 22:31:50
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2 数据集和数据加载器处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护；我们理想地希望我们的数据集代码与我们的模型训练代码分离，以获得更好的可读性和模块化。PyTorch提供了两个数据原语：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset ，让您使用预加载数据集，以及您自己的数据。 Dataset存储样本及其相应的标签，并DataLoader在 周
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2024-06-25 19:33:02
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1. 模型中使用数据加载器的目的在深度学习中，数据量通常是非常大的，不能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成一个个batch，同时还会对数据进行预处理。2. 数据集类2.1 Dataset基类介绍在torch中提供了数据集的基类torch.utils.data.Dataset，继承这个基类，我们就能够非常快速的实现对数据的加载。torch.
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2023-07-12 20:14:32
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Pytorch加载数据集的方式总结一、自己重写定义（Dataset、DataLoader）二、用Pytorch自带的类（ImageFolder、datasets、DataLoader）2.1 加载自己的数据集2.1.1 ImageFolder介绍2.2.2 ImageFolder加载数据集完整例子2.2 加载常见的数据集三、总结四、transforms变换讲解五、DataLoader的补充 在
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2023-08-17 01:53:16
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目录DataLoader数据集构建自定义数据集torchvision数据集TensorDataset从文件夹中加载数据集数据集操作数据拼接数据切分采样器SamplerRandomSampler**SequentialSampler****SubsetRandomSampler****BatchSampler**WeightedRandomSampler自定义采样器 DataLoaderDataL
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2023-06-30 19:59:25
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PyTorch包含一个名为torchvision的包，用于加载和准备数据集(dataset)。它包括Dataset和DataLoader两个基本函数，用于帮助数据集(dataset)的转换和加载。 原文地址：PyTorch 加载数据 ...
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2021-07-22 07:07:00
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PyTorch学习（2）:数据加载机制Pytorch官方文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/Pytorch学习文档：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial参考： 文章目录PyTorch学习（2）:数据加载机制前言1.Dataset类2.构建自定义Dataset子类3.DataLoader4
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2023-09-15 17:19:57
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文章目录数据加载1、为何在模型中使用数据加载器2、数据集类2.1 Dataset基类介绍2.2 案例2.3 迭代数据集3、自带数据集3.1 torchversion.datasets4、实现手写数字识别4.1 思路和流程分析4.2 准备训练集和测试集4.3 构建模型4.4 损失函数4.5 训练模型4.6 模型保存和加载4.7 模型评估 数据加载1、为何在模型中使用数据加载器在前面的线性回归模型中
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2023-09-21 14:33:47
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之前在学习pytorch入门知识的时候拿了师兄的一个数据集来练手，这篇文章记录一下训练的全过程。数据集格式使用pytorch加载数据集首先要清楚数据集的格式。我拿到的数据集是读取一个电子显示器上的数字的图片，这个显示器一次显示5个数字，事先已经对图片进行的预处理，将5个数字切割成单个的数字，切割的做法有利于简化问题，直接识别单个数字即可，只需要搭建一个简单的网络即可，就跟解决经典的mnist数字识
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2023-10-11 19:04:15
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Pytorch学习之数据加载一、Dataset类二、torchvision.transforms.Compose使用三、torchvision.datasets.ImageFolder使用详解四、按批加载数据-----DataLoader类 一、Dataset类这个类可以看成是自定义的数据集类（是一个抽象类，不能直接实例化，只能继承） 代码如下（示例）：class Mydataset(Datas
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2024-05-29 07:55:14
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到目前为止，我们一直使用的都是虚拟数据集。但在实际运用里，你会处理一些完整尺寸的图像，例如智能手机摄像头拍摄的图像。
原创
2022-09-14 21:14:11
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cat函数：是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。 >>> C=torch.cat((A,B),0) #按维数0（行）拼接 1就是按列拼接的。这是二维张量一起拼接。大部分我们要处理的是图像，不同的，具体查。判断是几维的张量，用数[]这个的个数，四维度就算四个张量>>> permut
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2023-12-14 11:31:03
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通用数据加载器官方给出的，可以不局限于给定的数据集，加载自己的数据集。CLASS torchvision.datasets.DatasetFolder(
root: str,
loader: Callable[[str], Any],
extensions: Union[Tuple[str, ...], NoneType] = None,
transform: Union[C
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2023-08-25 01:03:27
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1.数据集介绍最近在撸pytorch框架，这里参考深度学习经典数据集mnist的“升级版”fashion mnist，来做图像分类，主要目的是熟悉pytorch框架，代码中包含了大量的pytorch使用相关的注释。 （1）MNIST MNIST是深度学习最基本的数据集之一，由CNN鼻祖yann lecun建立的一个手写字符数据集，包含60000张训练图像和10000张测试图像，包含数字0-9共10
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2024-08-05 11:41:26
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