dataset 订阅
DataSet是ADO.NET的中心概念。可以把DataSet当成内存中的数据库,DataSet是不依赖于数据库的独立数据集合。所谓独立,就是说,即使断开数据链路,或者关闭数据库,DataSet依然是可用的,DataSet在内部是用XML来描述数据的,由于XML是一种与平台无关、与语言无关的数据描述语言,而且可以描述复杂关系的数据,比如父子关系的数据,所以DataSet实际上可以容纳具有复杂关系的数据,而且不再依赖于数据库链路。 展开全文
DataSet是ADO.NET的中心概念。可以把DataSet当成内存中的数据库,DataSet是不依赖于数据库的独立数据集合。所谓独立,就是说,即使断开数据链路,或者关闭数据库,DataSet依然是可用的,DataSet在内部是用XML来描述数据的,由于XML是一种与平台无关、与语言无关的数据描述语言,而且可以描述复杂关系的数据,比如父子关系的数据,所以DataSet实际上可以容纳具有复杂关系的数据,而且不再依赖于数据库链路。
信息
应用领域
数据库
概    述
DataSet是ADO.NET的中心概念
特    点
独立性、离线
优    势
处理脱机数据等
中文名
DataSet
实    质
DataTable物件集合
DataSet概述
DataSet 是 ADO. NET结构的主要组件,它是从数据源中检索到的数据在内存中的缓存。DataSet 由一组 DataTable 对象组成,可使这些对象与 DataRelation 对象互相关联。还可通过使用 UniqueConstraint 和 ForeignKeyConstraint 对象在 DataSet 中实施数据完整性。 [1]  正是由于DataSet才使得程序员在编程时可以屏蔽数据库之间的差异,从而获得一致的编程模型。DataSet支持多表、表间关系、数据约束等,和关系数据库的模型基本一致。ado.net DataSet 的设计已明确指出它可独立于任何资料来源外而存取资料。因此,它可与多个不同的资料里来源搭配使用、与 XML 资料搭配使用,或用于管理应用程序的本机资料。DataSet 包含一或多个由资料列和资料行所组成的DataTable物件集合,以及 DataTable 物件中的主索引键、外部索引键、条件约束 (Constraint) 及资料的相关资讯。尽管 DataTable 对象中包含数据,但是 DataRelationCollection 允许遍览表的层次结构。这些表包含在通过 Tables 属性访问的 DataTableCollection 中。当访问 DataTable 对象时,请注意它们是按条件区分大小写的。例如,如果一个 DataTable 被命名为“mydatatable”,另一个被命名为“Mydatatable”,则用于搜索其中一个表的字符串被认为是区分大小写的。但是,如果“mydatatable”存在而“Mydatatable”不存在,则认为该搜索字符串不区分大小写。 [1]  DataSet 可将数据和架构作为 XML 文档进行读写。数据和架构可通过 HTTP 传输,并在支持 XML 的任何平台上被任何应用程序使用。可使用 WriteXmlSchema 方法将架构保存为 XML 架构,并且可以使用 WriteXml 方法保存架构和数据。若要读取既包含架构也包含数据的 XML 文档,可使用 ReadXml 方法。在典型的多层实现中,用于创建和刷新 DataSet 并依次更新原始数据的步骤包括:通过 DataAdapter 使用数据源中的数据生成和填充 DataSet 中的每个 DataTable。通过添加、更新或删除 DataRow 对象更改单个 DataTable 对象中的数据。调用 GetChanges 方法以创建只反映对数据进行的更改的第二个 DataSet。调用 DataAdapter 的 Update 方法,并将第二个 DataSet 作为参数传递。调用 Merge 方法将第二个 DataSet 中的更改合并到第一个中。针对 DataSet 调用 AcceptChanges。或者,调用 RejectChanges 以取消更改。需要注意的是:dataset所有数据都加载在内存上执行的,可以提高数据访问速度,提高硬盘数据的安全性。极大的改善了程序运行的速度和稳定性。 [1] 
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  • 还是先简要介绍,继承torch.data.dataset,然后重写init、len和getitem方法。 代码如下: import os import torch import librosa import librosa.display import matplotlib.pyplot as plt import...

    不多说,直接上源码

    我做的是语种分类的项目,所以直接上了,里面有些介绍。

    还是先简要介绍,继承torch.data.dataset,然后重写init、len和getitem方法。

    代码如下:

    import os
    import torch
    import librosa
    import librosa.display
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import numpy.fft as fft
    import cv2
    import torchvision.transforms as transforms
    from torch.utils import data
    #librosa 简介,音频处理库
    # 音频读取函数load()
    # 重采样函数resample()
    # 短时傅里叶变换stft()
    # 幅度转换函数amplitude_to_db()
    # 频率转换函数hz_to_mel()
    # 频谱显示函数specshow()
    # 波形显示函数waveplot()
    
    class MyDataset(data.Dataset):
        def __init__(self, Path, second=1, transform=None, target_transform=None): #初始化一些需要传入的参数
            super(MyDataset,self).__init__()
            self.Path=Path
            self.classes = {"en":"0", "ru":"1", "yue":"2", "zh":"3"}
            melimgs = []
            for root1, dirs, files in sorted(os.walk(Path)):
                if root1!=Path:
                    for files in sorted(os.listdir(root1)):
                        if files.split(".")[-1] in ["wav","mp3"]:
                            melimgs.append((os.path.join(root1,files),os.path.split(root1)[1]))#,self.classes[os.path.split(root1)[1]]))
            self.second=second
            self.melimgs=melimgs
            self.transform = transform
            self.target_transform = target_transform
        def __getitem__(self, index):
            wavpath, label = self.melimgs[index]
            clip,sample_rate=librosa.load(wavpath,sr=None)
            melspec = librosa.feature.melspectrogram(clip,sample_rate,n_fft=1024,hop_length=512,n_mels=128)
            logmelspec= librosa.power_to_db(melspec)
            if self.second !=1 :
                if logmelspec.shape[1]>91*self.second:
                    logmelspec = logmelspec[np.newaxis,:,:91*self.second]
                    if self.transform is not None:
                        logmelspec = self.transform(logmelspec) #是否进行transform
                    return logmelspec,label #return很关键,return回哪些内容,那么我们在训练时循环读取每个batch时,就能获得哪些内容
            else:
                logmelspec = logmelspec[np.newaxis,:,:91*self.second]
                if self.transform is not None:
                    logmelspec = self.transform(logmelspec) #是否进行transform
                return logmelspec,label #return很关键,return回哪些内容,那么我们在训练时循环读取每个batch时,就能获得哪些内容
        def __len__(self):  #这个函数也必须要写,它返回的是数据集的长度,也就是多少张图片,要和loader的长度作区分
            return len(self.melimgs)
    if __name__ == '__main__':
        train_data=MyDataset(Path="data",second=1, transform=transforms.ToTensor())
        #然后就是调用DataLoader和刚刚创建的数据集,来创建dataloader,这里提一句,loader的长度是有多少个batch,所以和batch_size有关
        train_loader = data.DataLoader(dataset=train_data, batch_size=5, shuffle=True)
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            print(batch_idx, (data, target))

    就是这样简单,这只是加载数据集的一种方法,其实只要你能讲数据送到网络里就行不管你采用什么方法。得到结果才是王道

     

    torch的这个文件包含了一些关于数据集处理的类:

    class torch.utils.data.Dataset: 一个抽象类, 所有其他类的数据集类都应该是它的子类。而且其子类必须重载两个重要的函数:len(提供数据集的大小)、getitem(支持整数索引)。

    class torch.utils.data.TensorDataset: 封装成tensor的数据集,每一个样本都通过索引张量来获得。

    class torch.utils.data.ConcatDataset: 连接不同的数据集以构成更大的新数据集。

    class torch.utils.data.Subset(dataset, indices): 获取指定一个索引序列对应的子数据集。

    class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None): 数据加载器。组合了一个数据集和采样器,并提供关于数据的迭代器。

    torch.utils.data.random_split(dataset, lengths): 按照给定的长度将数据集划分成没有重叠的新数据集组合。

    class torch.utils.data.Sampler(data_source):所有采样的器的基类。每个采样器子类都需要提供 iter 方-法以方便迭代器进行索引 和一个 len方法 以方便返回迭代器的长度。

    class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source):顺序采样样本,始终按照同一个顺序。

    class torch.utils.data.RandomSampler(data_source):无放回地随机采样样本元素。

    class torch.utils.data.SubsetRandomSampler(indices):无放回地按照给定的索引列表采样样本元素。

    class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True): 按照给定的概率来采样样本。

    class torch.utils.data.BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last): 在一个batch中封装一个其他的采样器。

    class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None):采样器可以约束数据加载进数据集的子集。

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  • PyTorch 入门实战(三)——DatasetDataLoader

    万次阅读 多人点赞 2019-01-16 15:31:45
    关于Pytorch中dataset的迭代问题(这就是为什么我们要使用dataloader的原因) PyTorch入门实战 1.博客:PyTorch 入门实战(一)——Tensor 2.博客:PyTorch 入门实战(二)——Variable 3.博客:PyTorch 入门...

    承接上一篇:PyTorch 入门实战(二)——Variable


    对于Dataset,博主也有着自己的理解:

    关于Pytorch中dataset的迭代问题(这就是为什么我们要使用dataloader的原因)


    PyTorch入门实战

    1.博客:PyTorch 入门实战(一)——Tensor

    2.博客:PyTorch 入门实战(二)——Variable

    3.博客:PyTorch 入门实战(三)——Dataset和DataLoader

    4.博客:PyTorch 入门实战(四)——利用Torch.nn构建卷积神经网络

    5.博客:PyTorch 入门实战(五)——2013kaggle比赛 猫狗大战的实现


    目录

    一、概念

    二、Dataset的创建和使用

    三、DataLoader的创建和使用

    *四、将Dataset数据和标签放在GPU上(代码执行顺序出错则会有bug)

    五、Dataset和DataLoader总结


    一、概念

    1.torch.utils.data.dataset这样的抽象类可以用来创建数据集。学过面向对象的应该清楚,抽象类不能实例化,因此我们需要构造这个抽象类的子类来创建数据集,并且我们还可以定义自己的继承和重写方法。

    2.这其中最重要的就是__len____getitem__这两个函数,前者给出数据集的大小,后者是用于查找数据和标签

    3.torch.utils.data.DataLoader是一个迭代器,方便我们去多线程地读取数据,并且可以实现batch以及shuffle的读取等。

    二、Dataset的创建和使用

    1.首先我们需要引入dataset这个抽象类,当然我们还需要引入Numpy:

    import torch.utils.data.dataset as Dataset
    import numpy as np

    2.我们创建Dataset的一个子类:

    (1)初始化,定义数据内容和标签

    #初始化,定义数据内容和标签
    def __init__(self, Data, Label):
        self.Data = Data
        self.Label = Label

    (2)返回数据集大小

    #返回数据集大小
    def __len__(self):
        return len(self.Data)

    (3)得到数据内容和标签

    #得到数据内容和标签
    def __getitem__(self, index):
        data = torch.Tensor(self.Data[index])
        label = torch.Tensor(self.Label[index])
        return data, label

    (4)最终这个子类定义为:

    import torch
    import torch.utils.data.dataset as Dataset
    import numpy as np
    #创建子类
    class subDataset(Dataset.Dataset):
        #初始化,定义数据内容和标签
        def __init__(self, Data, Label):
            self.Data = Data
            self.Label = Label
        #返回数据集大小
        def __len__(self):
            return len(self.Data)
        #得到数据内容和标签
        def __getitem__(self, index):
            data = torch.Tensor(self.Data[index])
            label = torch.Tensor(self.Label[index])
            return data, label

    值得注意的地方是:

    class subDataset(Dataset.Dataset):

    如果只写了Dataset而不是Dataset.Dataset,则会报错:module.__init__() takes at most 2 arguments (3 given)

                                           

    因为Dataset是module模块,不是class类,所以需要调用module里的class才行,因此是Dataset.Dataset!

    3.在类外对Data和Label赋值:

    Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
    Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])

    4.声明主函数,主函数创建一个子类的对象,传入Data和Label参数

    if __name__ == '__main__':
        dataset = subDataset(Data, Label)

    5.输出数据集大小和数据:

        print(dataset)
        print('dataset大小为:', dataset.__len__())
        print(dataset.__getitem__(0))
        print(dataset[0])

    代码变为;

    import torch
    import torch.utils.data.dataset as Dataset
    import numpy as np
    
    Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
    Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])
    #创建子类
    class subDataset(Dataset.Dataset):
        #初始化,定义数据内容和标签
        def __init__(self, Data, Label):
            self.Data = Data
            self.Label = Label
        #返回数据集大小
        def __len__(self):
            return len(self.Data)
        #得到数据内容和标签
        def __getitem__(self, index):
            data = torch.Tensor(self.Data[index])
            label = torch.IntTensor(self.Label[index])
            return data, label
    
    if __name__ == '__main__':
        dataset = subDataset(Data, Label)
        print(dataset)
        print('dataset大小为:', dataset.__len__())
        print(dataset.__getitem__(0))
        print(dataset[0])

    结果为:

                                                         

    三、DataLoader的创建和使用

    1.引入DataLoader:

    import torch.utils.data.dataloader as DataLoader

    2. 创建DataLoader,batch_size设置为2,shuffle=False不打乱数据顺序,num_workers= 4使用4个子进程

        #创建DataLoader迭代器
        dataloader = DataLoader.DataLoader(dataset,batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 4)

    3.使用enumerate访问可遍历的数组对象:

        for i, item in enumerate(dataloader):
            print('i:', i)
            data, label = item
            print('data:', data)
            print('label:', label)

    4.最终代码如下:

    import torch
    import torch.utils.data.dataset as Dataset
    import torch.utils.data.dataloader as DataLoader
    import numpy as np
    
    Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
    Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])
    #创建子类
    class subDataset(Dataset.Dataset):
        #初始化,定义数据内容和标签
        def __init__(self, Data, Label):
            self.Data = Data
            self.Label = Label
        #返回数据集大小
        def __len__(self):
            return len(self.Data)
        #得到数据内容和标签
        def __getitem__(self, index):
            data = torch.Tensor(self.Data[index])
            label = torch.IntTensor(self.Label[index])
            return data, label
    
    if __name__ == '__main__':
        dataset = subDataset(Data, Label)
        print(dataset)
        print('dataset大小为:', dataset.__len__())
        print(dataset.__getitem__(0))
        print(dataset[0])
    
        #创建DataLoader迭代器
        dataloader = DataLoader.DataLoader(dataset,batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 4)
        for i, item in enumerate(dataloader):
            print('i:', i)
            data, label = item
            print('data:', data)
            print('label:', label)

    结果为:

                                                      

    可以看到两个对象,因为对象数*batch_size就是数据集的大小__len__

    *四、将Dataset数据和标签放在GPU上(代码执行顺序出错则会有bug)

    1.改写__getitem__函数

            if torch.cuda.is_available():
                data = data.cuda()
                label = label.cuda()

    代码变为:

        #得到数据内容和标签
        def __getitem__(self, index):
            data = torch.Tensor(self.Data[index])
            label = torch.IntTensor(self.Label[index])
            if torch.cuda.is_available():
                data = data.cuda()
                label = label.cuda()
            return data, label

    2.报错啦:

     文字描述为:

    THCudaCheck FATIHCudaCheck FAIL file=Lc:\n efwile=-builder_3\win-whce:el\\pnyteorwch-\tborucihl\cdsrec\rge_3n\weirinc\StorageSharing.cpp-w helienl\epy=t2or3ch1\ toercrhr\cosrrc=\g71e ne:r ioc\pSteorartagieSohanr niotng .cspupppo line=231 error=rt7e1d
    : operProcess Process-2:
    ation not supportedTraceback (most recent call last):
    
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py", line 258, in _bootstrap
        self.run()
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py", line 93, in run
        self._target(*self._args, **self._kwargs)
      File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 110, in _worker_loop
        data_queue.put((idx, samples))
    Process Process-1:
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\queues.py", line 341, in put
        obj = _ForkingPickler.dumps(obj)
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\reduction.py", line 51, in dumps
        cls(buf, protocol).dump(obj)
      File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\multiprocessing\reductions.py", line 109, in reduce_tensor
        (device, handle, storage_size, storage_offset) = storage._share_cuda_()
    RuntimeError: cuda runtime error (71) : operation not supported at c:\new-builder_3\win-wheel\pytorch\torch\csrc\generic\StorageSharing.cpp:231
    Traceback (most recent call last):
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py", line 258, in _bootstrap
        self.run()
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\process.py", line 93, in run
        self._target(*self._args, **self._kwargs)
      File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 110, in _worker_loop
        data_queue.put((idx, samples))
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\queues.py", line 341, in put
        obj = _ForkingPickler.dumps(obj)
      File "D:\Anaconda3\lib\multiprocessing\reduction.py", line 51, in dumps
        cls(buf, protocol).dump(obj)
      File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\multiprocessing\reductions.py", line 109, in reduce_tensor
        (device, handle, storage_size, storage_offset) = storage._share_cuda_()
    RuntimeError: cuda runtime error (71) : operation not supported at c:\new-builder_3\win-wheel\pytorch\torch\csrc\generic\StorageSharing.cpp:231

     

    3.那怎么办呢?有两种方法:

    (1)只需要将num_workers改成0即可

    dataloader = DataLoader.DataLoader(dataset,batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 0)

    代码变为:

    import torch
    import torch.utils.data.dataset as Dataset
    import torch.utils.data.dataloader as DataLoader
    import numpy as np
    
    Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
    Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])
    #创建子类
    class subDataset(Dataset.Dataset):
        #初始化,定义数据内容和标签
        def __init__(self, Data, Label):
            self.Data = Data
            self.Label = Label
        #返回数据集大小
        def __len__(self):
            return len(self.Data)
        #得到数据内容和标签
        def __getitem__(self, index):
            data = torch.Tensor(self.Data[index])
            label = torch.IntTensor(self.Label[index])
            if torch.cuda.is_available():
                data = data.cuda()
                label = label.cuda()
            return data, label
    
    if __name__ == '__main__':
        dataset = subDataset(Data, Label)
        print(dataset)
        print('dataset大小为:', dataset.__len__())
        print(dataset.__getitem__(0))
        print(dataset[0][0])
    
        #创建DataLoader迭代器
        dataloader = DataLoader.DataLoader(dataset,batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 0)
        for i, item in enumerate(dataloader):
            print('i:', i)
            data, label = item
            print('data:', data)
            print('label:', label)

    结果为:

                           

    可以看到多了一个device='cuda:0'

    (2)把Tensor放到GPU上的操作放在DataLoader之后,即删除__getitem__函数里的下面内容

    if torch.cuda.is_available():
       data = data.cuda()
       label = label.cuda()

    并在主函数的for循环里添加删除的语句,代码变为 

    import torch
    import torch.utils.data.dataset as Dataset
    import torch.utils.data.dataloader as DataLoader
    import numpy as np
    
    Data = np.asarray([[1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]])
    Label = np.asarray([[0], [1], [0], [2]])
    #创建子类
    class subDataset(Dataset.Dataset):
        #初始化,定义数据内容和标签
        def __init__(self, Data, Label):
            self.Data = Data
            self.Label = Label
        #返回数据集大小
        def __len__(self):
            return len(self.Data)
        #得到数据内容和标签
        def __getitem__(self, index):
            data = torch.Tensor(self.Data[index])
            label = torch.IntTensor(self.Label[index])
            return data, label
    
    if __name__ == '__main__':
        dataset = subDataset(Data, Label)
        print(dataset)
        print('dataset大小为:', dataset.__len__())
        print(dataset.__getitem__(0))
        print(dataset[0][0])
    
        #创建DataLoader迭代器
        dataloader = DataLoader.DataLoader(dataset,batch_size= 2, shuffle = False, num_workers= 8)
        for i, item in enumerate(dataloader):
            print('i:', i)
            data, label = item
            if torch.cuda.is_available():
                data = data.cuda()
                label = label.cuda()
            print('data:', data)
            print('label:', label)

     结果为

                                                       

    五、Dataset和DataLoader总结

    1.Dataset是一个抽象类,需要派生一个子类构造数据集,需要改写的方法有__init____getitem__等。

    2.DataLoader是一个迭代器,方便我们访问Dataset里的对象,值得注意的num_workers的参数设置:如果放在cpu上跑,可以不管,但是放在GPU上则需要设置为0;或者在DataLoader操作之后将Tensor放在GPU上

    3.数据和标签是tuple元组的形式,使用Dataloader然后使用enumerate函数访问它们


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