# PyTorch加载QuickDraw数据集
在机器学习和深度学习领域，数据集的选择是非常重要的一环。QuickDraw是一个包含数百万手绘图像的数据集，其中每个类别都有成千上万的示例。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch加载QuickDraw数据集，并训练一个简单的深度学习模型进行图像分类。
## QuickDraw数据集
QuickDraw数据集包含了不同种类的手绘图像，例如动物
原创
2024-06-23 04:20:28
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PyTorch保存模型的语句是这样的：#将模型参数保存到path路径下
torch.save(model.state_dict(), path)加载是这样的：model.load_state_dict(torch.load(path))下面我们将其拆开逐句介绍1.torch.save()和torch.load()save函数是PyTorch的存储函数，load函数则是读取函数。save函数可以将各
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2023-08-25 22:24:59
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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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1.安装anaconda一般有图形界面的个人电脑上装Anaconda比较好，因为有GUI，各种操作比较方便。但是云服务器上就没必要装Anaconda了，直接装无图形界面miniconda就好了wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod a+x Miniconda3-latest
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2023-11-11 22:52:48
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目录ImageFolder 加载数据集使用pytorch提供的Dataset类创建自己的数据集。Dataset加载数据集接下来我们就可以构建我们的网络架构: 训练我们的网络: 保存网络模型（这里不止是保存参数，还保存了网络结构）pytorch加载图片数据集有两种方法。1.ImageFolder 适合于分类数据集，并且每一个类别的图片在同一个文件夹, ImageFolder加载的
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2023-07-23 15:19:52
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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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Pytorch提供了两种方法进行模型的保存和加载。第一种（推荐）： 该方法值保存和加载模型的参数# 保存
torch.save(the_model.state_dict(), PATH)
# 加载
# 定义模型
the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
# 加载模型
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))例
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2023-07-02 22:25:30
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在辛辛苦苦训练好模型之后，我们想将它保存起来，或我们想使用已经训练完成的模型。那么该如何是实现呢？ 本文参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html 本文将以一个CNN模型演示如何保存或加载以训练好的模型。 首先给训练过程：import torch
import torch.nn
import torch.
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2023-09-26 16:03:37
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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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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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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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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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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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PyTorch学习：加载模型和参数目录PyTorch学习：加载模型和参数1. 直接加载模型和参数2. 分别加载网络的结构和参数3. pytorch预训练模型序列化 Serializationtorch.saves[source]torch.load[source]其他关于.pt、.pth与.pkl 的区别关于Python序列化pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。pyt
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2023-08-01 20:40:20
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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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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0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5. 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2023-08-02 11:44:27
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# 文章目录0 项目场景1 模型参数1.1 保存1.2 加载2 整个模型2.1 保存2.2 加载3 断点续训3.1 保存3.2 加载4 多个模型4.1 保存4.2 加载5 迁移学习5.1 保存5.2 加载6 关于设备6.1 GPU保存 & CPU加载6.1.1 GPU保存6.1.2 CPU加载6.2 GPU保存 & GPU加载6.2.1 GPU保存6.2.2 GPU加载6.3 C
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2024-04-14 10:03:40
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神经网络训练后我们需要将模型进行保存，要用的时候将保存的模型进行加载，PyTorch 中保存和加载模型主要分为两类：保存加载整个模型和只保存加载模型参数。目录1. 保存加载模型基本用法2. 保存加载自定义模型3. 跨设备保存加载模型4. CUDA的用法1. 保存加载模型基本用法保存加载整个模型保存整个网络模型（网络结构+权重参数）。torch.save(model, 'net.pkl')直接加载整
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2023-09-21 09:01:09
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