Pytorch:torch.utils.data.DataLoader
torch.utils.data.DataLoader 是PyTorch提供的一个功能,用来包装数据集并提供批量获取数据(batch loading)、打乱数据顺序(shuffling)、多进程加载(multiprocessing loading)等功能。当进行深度学习训练时,有效地加载和管理数据集是非常重要的,DataLoader 类能够大大简化这一工作流程。
(图片来源网络,侵删)
创建一个 DataLoader 的基本步骤通常如下:
- 首先,你需要有一个数据集,该数据集是torch.utils.data.Dataset的子类,实现了__getitem__和__len__方法。
- 在实例化 DataLoader 时,你可以传入这个数据集作为参数,以及其他一些可选的参数,比如批量大小、数据打乱等。
下面是DataLoader的一个简单例子:
from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 载入数据集并进行预处理 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) # 使用 DataLoader 来包装数据集 train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 然后在训练过程中获取数据 for data, target in train_loader: # 进行训练 ...
在上面的示例中,使用 DataLoader 来包装 MNIST 训练数据集,由于设置了 batch_size=64,所以每次从 train_loader 中获取数据时,都会得到一个包含 64 张图片的批次,同时 shuffle=True 确保了每个 epoch 的数据顺序都会被打乱以优化训练过程。
DataLoader 类的常用参数有:
- dataset:要加载的数据集。
- batch_size:批次大小,默认为1。
- shuffle:是否在每次迭代开始时,对数据进行重新打乱(对于训练集通常设置为True)。
- num_workers:用于数据加载的子进程数。
- collate_fn:如何将多个数据样本拼接为一个批次的函数。
- drop_last:布尔值,表示是否在数据集大小不能被批次大小整除时,丢弃最后一个不完整的批次。
使用DataLoader可以大大简化数据迭代的复杂度,并能够加快训练过程,是深度学习训练中不可或缺的一个工具。
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