5-Dataloader使用 - 相关文章

【5-Dataloader使用】的更多相关文章

torch.utils.data.DataLoader对象中的迭代操作

关于迭代器等概念参考:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/10613533.html 关于pytorch中的DataLoader类参考:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79058479(写的蛮好) 现在用一个例子来讲解一下: (1)法一: a = torch.utils.data.DataLoader(....) a = enumerate(a) #enumerate的built-in函数:__it…

torch.utils.data.DataLoader()中的pin_memory参数

参考链接:http://www.voidcn.com/article/p-fsdktdik-bry.html 该pin_memory参数与锁页内存.不锁页内存以及虚拟内存三个概念有关: 锁页内存理解(pinned memory or page locked memory):https://blog.csdn.net/dgh_dean/article/details/53130871 What is the disadvantage of using pin_memory: https://dis…

聊聊pytorch中的DataLoader

实际上pytorch在定义dataloader的时候是需要传入很多参数的,比如,number_workers, pin_memory, 以及shuffle, dataset等,其中sampler参数算是其一 sampler实际上定义了torch.utils.data.dataloader的数据取样方式,什么意思呢? 在自己定义dataset中的__getitem__函数的时候,每一个index,唯一的对应一个样本,sampler实际上就是一系列的index组成的可迭代对象如下图所示的__ite…

Gluon Datasets and DataLoader

mxnet.recordio MXRecordIO Reads/writes RecordIO data format, supporting sequential read and write. record = mx.recordio.MXRecordIO('tmp.rec', 'w') for i in range(5): record.write('record_%d'%i) record.close() record = mx.recordio.MXRecordIO('tmp.rec'…

torch.utils.data.DataLoader使用方法

数据加载器,结合了数据集和取样器,并且可以提供多个线程处理数据集.在训练模型时使用到此函数,用来把训练数据分成多个小组,此函数每次抛出一组数据.直至把所有的数据都抛出.就是做一个数据的初始化. 生成迭代数据非常方便,请看如下示例: """ 批训练,把数据变成一小批一小批数据进行训练. DataLoader就是用来包装所使用的数据,每次抛出一批数据 """ import torch import torch.utils.data as Data B…

[pytorch修改]dataloader.py 实现darknet中的subdivision功能

dataloader.py import random import torch import torch.multiprocessing as multiprocessing from torch._C import _set_worker_signal_handlers, _update_worker_pids, \ _remove_worker_pids, _error_if_any_worker_fails from . import SequentialSampler, RandomS…

pytorch中如何使用DataLoader对数据集进行批处理

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门. 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说). 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集,…