python torch.utils.data.DataLoader使用方法
PyTorch中數(shù)據(jù)讀取的一個(gè)重要接口是torch.utils.data.DataLoader，該接口定義在dataloader.py腳本中，只要是用PyTorch來訓(xùn)練模型基本都會(huì)用到該接口，該接口主要用來將自定義的數(shù)據(jù)讀取接口的輸出或者PyTorch已有的數(shù)據(jù)讀取接口的輸入按照batch size封裝成Tensor，后續(xù)只需要再包裝成Variable即可作為模型的輸入，因此該接口有點(diǎn)承上啟下的作用，比較重要。
數(shù)據(jù)加載器，結(jié)合了數(shù)據(jù)集和取樣器，并且可以提供多個(gè)線程處理數(shù)據(jù)集。
在訓(xùn)練模型時(shí)使用到此函數(shù)，用來把訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成多個(gè)小組，此函數(shù)每次拋出一組數(shù)據(jù)。直至把所有的數(shù)據(jù)都拋出。就是做一個(gè)數(shù)據(jù)的初始化。
生成迭代數(shù)據(jù)非常方便，請(qǐng)看如下示例：
"""
批訓(xùn)練，把數(shù)據(jù)變成一小批一小批數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。
DataLoader就是用來包裝所使用的數(shù)據(jù)，每次拋出一批數(shù)據(jù)
"""
import torch
import torch.utils.data as Data
BATCH_SIZE = 5
x = torch.linspace(1, 10, 10)
y = torch.linspace(10, 1, 10)
# 把數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)庫中
torch_dataset = Data.TensorDataset(x, y)
loader = Data.DataLoader(
# 從數(shù)據(jù)庫中每次抽出batch size個(gè)樣本
dataset=torch_dataset,
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True,
num_workers=2,
)
def show_batch():
for epoch in range(3):
for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader):
# training
print("steop:{}, batch_x:{}, batch_y:{}".format(step, batch_x, batch_y))
if __name__ == '__main__':
show_batch()
結(jié)果：
我們來看一下變量類型：
到此這篇關(guān)于python torch.utils.data.DataLoader使用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)torch.utils.data.DataLoader內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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