Pytorch数据集读取

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Pytorch中数据集读取在机器学习中,有很多形式的数据,我们就以最常用的几种来看: 在Pytorch中,他自带了很多数据集,比如MNIST.CIFAR10等,这些自带的数据集获得和读取十分简便: import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', # 数据集存…

【转载】PyTorch系列 (二)：pytorch数据读取

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置参考: PyTorch documentation PyTorch 码源本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

pytorch实现花朵数据集读取

import os from PIL import Image from torch.utils import data import numpy as np from torchvision import transforms as T class My_Data(data.Dataset): def __init__(self, root, transforms=None, train=True, test=False): ''' 目标:获取所有图片路径,并根据训练.验证.测试划分数据 ''…

PyTorch 数据集类和数据加载类的一些尝试

最近在学习PyTorch, 但是对里面的数据类和数据加载类比较迷糊,可能是封装的太好大部分情况下是不需要有什么自己的操作的,不过偶然遇到一些自己导入的数据时就会遇到一些问题,因此自己对此做了一些小实验,小尝试. 下面给出一个常用的数据类使用方式: def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 # 将数据变到 0 ~ 1 之间 x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化,这个技巧之后会讲到 x = x.reshape((-1…

Pytorch数据读取框架

训练一个模型需要有一个数据库,一个网络,一个优化函数.数据读取是训练的第一步,以下是pytorch数据输入框架. 1)实例化一个数据库假设我们已经定义了一个FaceLandmarksDataset数据库,此数据库将在以下建立. import FaceLandmarksDataset face_dataset = FaceLandmarksDataset(csv_file='data/faces/face_landmarks.csv', root_dir='data/faces/', trans…

Pytorch数据读取详解

原文:http://studyai.com/article/11efc2bf#%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%99%A8%20Sampler%20&%20BatchSampler 数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader from torch.utils.data import * IMDB + Dataset + Sampler || BatchSampler = DataLoader 数据库 DataBase Image…

Pytorch数据读取与预处理实现与探索

在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步.不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的.Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录两个DEMO,便于加快以后的代码效率. 根据数据是否一次性读取完,将DEMO分为: 1.串行式读取.也就是一次性读取完所有需要的数据到内存,模型训练时不会再访问外存.通常用在内存足够的情况下使用,速度更快. 2.并行式读取.也就是边训练边读取数据.通常用在内存不够的情况下使用,会占用计算资源,如果分…