Pytorch 定義MyDatasets實(shí)現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式
更新時(shí)間：2020年01月15日 09:59:40 作者：Devin-LQP
今天小編就為大家分享一篇Pytorch 定義MyDatasets實(shí)現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
最近在做一個(gè)項(xiàng)目，用雙通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)通道輸入不同數(shù)據(jù)訓(xùn)練，具有相同label。開始沒想到如何實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)上很多例子都是單通道，即便找到雙通道的例子，兩個(gè)通道的輸入也相同。
最后，終于想到了一個(gè)辦法。多輸入和單輸入其實(shí)是一樣的，只需要重新改寫torch.utils.data.Datasets. 需要改寫class Dataset里面的init、len和getitem
一個(gè)例子：
class MyDataset(data.Dataset):
def __init__(self, data1,data2, labels):
self.data1= data1
self.data2= data2
self.labels = labels # 我的例子中l(wèi)abel是一樣的，如果你的不同，再增加一個(gè)即可
def __getitem__(self, index):
img1,img2, target = self.data1[index], self.data2[index], self.labels[index]
return img1,img2, target
def __len__(self):
return len(self.data1) # 我的例子中l(wèi)en(self.data1) = len(self.data2)
以上這篇Pytorch 定義MyDatasets實(shí)現(xiàn)多通道分別輸入不同數(shù)據(jù)方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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