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我们在调试深度学习代码时#xff0c;常常会遇到数据集太大#xff0c;导致调试浪费时间的情况#xff0c;这种情况下#xff0c;将数据集中的一个子集拿出来用于调试代码#xff0c;调试成功在用完整的数据集运行… 取Dataset子集--pytorch 1. why2. how3. example 1. why
我们在调试深度学习代码时常常会遇到数据集太大导致调试浪费时间的情况这种情况下将数据集中的一个子集拿出来用于调试代码调试成功在用完整的数据集运行代码成为一个可行的方案。
2. how
pytorch中Torch.utils.data.Subset()函数提供了一个简便的方式函数如下indices表示取子集中样本在dataset中的序号。 indices可以由以下的形式输入
indices range(0, 10) # or
indices [x for x in range(10)]3. example
trainset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainTrue,downloadTrue, transformtransform)
trainset torch.utils.data.Subset(trainset,[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])
trainloader torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size4,shuffleTrue, num_workers2)testset torchvision.datasets.CIFAR10(root./data, trainFalse,downloadTrue, transformtransform)
testset torch.utils.data.Subset(testset,[1,2,3,4])
testloader torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size4,shuffleFalse, num_workers2)
