网站开放培训,正规的男科医院排名,源码之家,现代网络营销的方式DataLoader 类是 PyTorch 中用于构建数据加载器的一个重要工具#xff0c;它可以对数据集进行批处理、洗牌和并行加载#xff0c;以便于训练神经网络模型。
### 输入参数#xff1a; - **dataset**#xff1a;数据集对象#xff0c;通常是 torch.utils.data.Dataset 类的…DataLoader 类是 PyTorch 中用于构建数据加载器的一个重要工具它可以对数据集进行批处理、洗牌和并行加载以便于训练神经网络模型。
### 输入参数 - **dataset**数据集对象通常是 torch.utils.data.Dataset 类的子类对象用于包装需要加载的数据。 - **batch_size**每个批次中包含的样本数量。 - **shuffle**一个布尔值表示是否在每个 epoch 前洗牌数据。 - **num_workers**用于数据加载的子进程数量。 - **collate_fn**用于自定义批处理方式的函数通常在需要对每个批次进行一些自定义处理时使用。 - **drop_last**一个布尔值表示是否丢弃最后一个不完整的批次当数据总数不能被 batch_size 整除时使用。
### 输出 DataLoader 对象可以通过迭代器的方式逐批次地加载数据每个批次的数据以字典或元组的形式返回。下面是一个简单的示例 python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# 定义自定义数据集类
class MyDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]# 创建数据集对象
data [i for i in range(100)]
dataset MyDataset(data)# 创建 DataLoader 对象
batch_size 10
shuffle True
num_workers 2
dataloader DataLoader(dataset, batch_sizebatch_size, shuffleshuffle, num_workersnum_workers)# 迭代加载数据
for step, batch in enumerate(train_dataloader): 在这个示例中batch 是一个由数据组成的张量它的大小为 [batch_size]。根据需要你可以对 collate_fn 进行自定义来改变输出的形式。
