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PyTorch小功能之TensorDataset解讀_python_腳本之家
Pytorch中,TensorDataset()可以快速構(gòu)建訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù),不用使用自建的Mydataset(),如果沒(méi)有熟悉適用的dataset可以使用TensorDataset()作為暫時(shí)替代。 只需要把data和label作為參數(shù)輸入,就可以快速構(gòu)建,之后便可以用Dataloader處理。 1 2 3 4 5 6 7 8 import numpy as np from
www.dbjr.com.cn/article/2758...htm 2025-5-27
Pytorch中TensorDataset與DataLoader的使用方式_python_腳本之家
train_data=TensorDataset(a,b) print(train_data[0:4]) 輸出結(jié)果如下: (tensor([[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3], [4, 4, 4]]), tensor([1, 2, 3, 4])) DataLoader DataLoader本質(zhì)上就是一個(gè)iterable(跟python的內(nèi)置類(lèi)型list等一樣),并利用多進(jìn)程來(lái)加速batch data的處理,使用yield...
www.dbjr.com.cn/python/297746u...htm 2025-5-20
PyTorch中torch.utils.data.DataLoader簡(jiǎn)單介紹與使用方法_python_腳...
# 把數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)庫(kù)中 torch_dataset=Data.TensorDataset(x, y)# 對(duì)給定的 tensor 數(shù)據(jù),將他們包裝成 dataset loader=Data.DataLoader( # 從數(shù)據(jù)庫(kù)中每次抽出batch size個(gè)樣本 dataset=torch_dataset,# torch TensorDataset format batch_size=BATCH_SIZE,# mini batch size shuffle=True,# 要不要打亂數(shù)據(jù) (打亂...
www.dbjr.com.cn/article/2525...htm 2025-5-13
PyTorch中torch.utils.data.DataLoader實(shí)例詳解_python_腳本之家
torch_dataset=Data.TensorDataset(x, y) loader=Data.DataLoader( # 從數(shù)據(jù)庫(kù)中每次抽出batch size個(gè)樣本 dataset=torch_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, # num_workers=2, ) defshow_batch(): forepochinrange(3): forstep, (batch_x, batch_y)inenumerate(loader): # training print("s...
www.dbjr.com.cn/article/2638...htm 2025-6-1
pytorch 自定義數(shù)據(jù)集加載方法_python_腳本之家
class torch.utils.data.TensorDataset: 封裝成tensor的數(shù)據(jù)集,每一個(gè)樣本都通過(guò)索引張量來(lái)獲得。 class torch.utils.data.ConcatDataset: 連接不同的數(shù)據(jù)集以構(gòu)成更大的新數(shù)據(jù)集。 class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 獲取指定一個(gè)索引序列對(duì)應(yīng)的子數(shù)據(jù)集。
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-30
在Pytorch中使用樣本權(quán)重(sample_weight)的正確方法_python_腳本之家
dataset = dataf.TensorDataset(train_data,train_labels) trainloader = dataf.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) 對(duì)應(yīng)one-target的多分類(lèi)交叉熵?fù)p失函數(shù)如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 def my_loss(outputs, targets): output2 = outputs - torch.max(outputs, 1, True...
www.dbjr.com.cn/article/1678...htm 2025-5-29
Pytorch對(duì)Himmelblau函數(shù)的優(yōu)化詳解_python_腳本之家
train_dataset=Data.TensorDataset(train_data_ts,train_label_ts) train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=64,shuffle=True) #make a network import torch.nn.functional as F # 激勵(lì)函數(shù)都在這 class Net(torch.nn.Module): # 繼承 torch 的 Module def __init__(self ): super(Net,...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-5-30
Transformer導(dǎo)論之Bert預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言解析_python_腳本之家
Pre-training BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一種基于大規(guī)模無(wú)標(biāo)注文本數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練方法,目的是為了訓(xùn)練出一個(gè)通用的語(yǔ)言模型,能夠理解上下文語(yǔ)境中詞語(yǔ)的語(yǔ)義信息。 在BERT的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中,使用了兩個(gè)階段的訓(xùn)練方式:Masked LM和Next Sentence Prediction。
www.dbjr.com.cn/article/2794...htm 2025-6-1