0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

如何利用Dataloder來處理加載數(shù)據(jù)集

jf_78858299 ? 來源:算法與編程之美 ? 作者:編程之美 ? 2023-02-24 10:42 ? 次閱讀

**1 **問題

圖片在Pytorch中,torch.utils.data中的Dataset與DataLoader是處理數(shù)據(jù)集的兩個(gè)函數(shù),用來處理加載數(shù)據(jù)集。通常情況下,使用的關(guān)鍵在于構(gòu)建dataset類。今天我使用DAtaloader。

**2 **方法

圖片在構(gòu)建數(shù)據(jù)集類時(shí),除了__init__(self),還要有__len__(self)與__getitem__(self,item)兩個(gè)方法,這三個(gè)是必不可少的,至于其它用于數(shù)據(jù)處理的函數(shù),可以任意定義。

百度查詢了有關(guān)于Dataloader的使用方法:

圖片兔兔以指標(biāo)為1,數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為100的數(shù)據(jù)為例。

圖片

**3 **結(jié)語(yǔ)

百度搜索有關(guān)于Dataloader的使用方法,并根據(jù)去學(xué)習(xí)相關(guān)使用,然后創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)集!希望在以后的實(shí)驗(yàn)中獲得更多的知識(shí)!以及了解更多有關(guān)于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 數(shù)據(jù)集
    +關(guān)注

    關(guān)注

    4

    文章

    1200

    瀏覽量

    24619
  • DataSet
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    5

    瀏覽量

    2189
  • pytorch
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    802

    瀏覽量

    13115
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    在imotion解決方案設(shè)計(jì)器中使用不同的參數(shù),為什么總是加載參數(shù)0嗎?

    我正在嘗試在 imotion 解決方案設(shè)計(jì)器中使用不同的參數(shù) 。 我有 2 組參數(shù) 0 和 1,在構(gòu)建階段,我 設(shè)置 為在設(shè)備啟動(dòng)時(shí)加載參數(shù) 1。 但是當(dāng)我對(duì)設(shè)備進(jìn)行編程并重新啟動(dòng)它時(shí),我
    發(fā)表于 06-03 08:13

    labview程序?yàn)槭裁葱枰e(cuò)誤簇?是用來處理通信的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤?

    labview程序?yàn)槭裁葱枰e(cuò)誤簇?是用來處理通信是的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤嗎?
    發(fā)表于 11-14 09:54

    pandas對(duì)babynames數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理

    利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析——第二章 引言(2):利用pandas對(duì)babynames數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單
    發(fā)表于 08-09 12:58

    Makefile中怎么使用函數(shù)來處理變量?

    Makefile中怎么使用函數(shù)來處理變量?make具有什么參數(shù)?使用make有什么注意事項(xiàng)?
    發(fā)表于 04-28 07:04

    如何利用STM32F103中斷來處理輸入捕獲的數(shù)據(jù)

    輸入捕獲模式有哪些功能呢?如何利用STM32F103中斷來處理輸入捕獲的數(shù)據(jù)呢?
    發(fā)表于 12-13 06:13

    onenet平臺(tái)是怎樣使用http協(xié)議來處理數(shù)據(jù)上傳的

    onenet平臺(tái)是什么?onenet平臺(tái)是怎樣使用http協(xié)議來處理數(shù)據(jù)上傳的?
    發(fā)表于 02-15 06:07

    基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略擴(kuò)充你的數(shù)據(jù)!

    數(shù)據(jù)增強(qiáng)廣泛是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)處理手段,不同的數(shù)據(jù)通常會(huì)利用針對(duì)性的數(shù)據(jù)處理手段
    的頭像 發(fā)表于 08-02 15:00 ?9061次閱讀

    數(shù)據(jù)庫(kù)中如何使用不同數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)定義方式來處理連接運(yùn)算

    在供暖收費(fèi)系統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中 當(dāng)兩個(gè)表連接運(yùn)算的要求為元素和集合之間運(yùn)算時(shí) 可以利用集合的冪運(yùn)算進(jìn)行簡(jiǎn)化處理 討論了幾種不同數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)定義方式來處理
    發(fā)表于 10-30 17:19 ?2次下載
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>庫(kù)中如何使用不同<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>表結(jié)構(gòu)定義方式<b class='flag-5'>來處理</b>連接運(yùn)算

    企業(yè)如何利用AI來處理數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)失效的問題

    利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行算法訓(xùn)練時(shí),數(shù)據(jù)在算法模型迭代的過程中并不會(huì)產(chǎn)生理想化的“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”,要避免數(shù)據(jù)、計(jì)算等資源成為成本中心,自動(dòng)化的算法生成和數(shù)據(jù)標(biāo)注可能是最高效的解決辦法。
    發(fā)表于 03-05 16:08 ?919次閱讀

    利用Python和PyTorch處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)

    本篇是利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)系列博客的第 2 篇。 如需閱讀第 1 篇:原始數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 08-25 15:30 ?2945次閱讀

    利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)(2)) :創(chuàng)建數(shù)據(jù)對(duì)象

    本篇是利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)系列博客的第 2 篇。我們?cè)诘?1 部分中已定義 MyDataset 類,現(xiàn)在,讓我們來例化 MyDataset 對(duì)象
    的頭像 發(fā)表于 08-02 17:35 ?883次閱讀
    <b class='flag-5'>利用</b> Python 和 PyTorch <b class='flag-5'>處理</b>面向?qū)ο蟮?b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>集</b>(2)) :創(chuàng)建<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b><b class='flag-5'>集</b>對(duì)象

    使用tf.data進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

    在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練過程前,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理, Tensorflow提供了tf.data數(shù)據(jù)處理
    的頭像 發(fā)表于 11-29 15:34 ?1184次閱讀

    如何利用Python和pandas來處理json數(shù)據(jù)

    了如何利用Python和pandas(Python的第三方庫(kù))來處理json數(shù)據(jù),主要內(nèi)容包含: json數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 常用json數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化網(wǎng)站
    的頭像 發(fā)表于 11-01 10:59 ?2196次閱讀
    如何<b class='flag-5'>利用</b>Python和pandas<b class='flag-5'>來處理</b>json<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)通常被用來處理具有顯著空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。它們通過模擬人類視覺處理機(jī)制中的某
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:51 ?485次閱讀

    PyTorch 數(shù)據(jù)加載處理方法

    PyTorch 是一個(gè)流行的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),它提供了強(qiáng)大的工具來構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在構(gòu)建模型之前,一個(gè)重要的步驟是加載處理數(shù)據(jù)。 1. PyTorch 數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 11-05 17:37 ?232次閱讀