本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用; 其主要目录如下:
相比TensorFlow,PyTorch 是非常轻量级的:相比 TensorFlow 追求兼容并包,PyTorch 把外围功能放在了扩展包中,比如torchtext,以保持主体的轻便。
数据预处理在解决深度学习问题的过程中,往往需要花费大量的时间和精力。 数据处理的质量对训练神经网络来说十分重要,良好的数据处理不仅会加速模型训练, 更会提高模型性能。为解决这一问题,PyTorch提供了几个高效便捷的工具, 以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化加速数据加载。
pytorch初学者,想加载自己的数据,了解了一下数据类型、维度等信息,方便以后加载其他数据。
如今,深度学习和机器学习算法正在统治世界。PyTorch是最常用的深度学习框架之一,用于实现各种深度学习算法。另一方面,基于学习的方法本质上需要一些带注释的训练数据集,这些数据集可以被模型用来提取输入数据和标签之间的关系。为了给神经网络提供数据,我们定义了一个数据加载器。
PyTorch 读取其他的数据,主要是通过 Dataset 类,所以先简单了解一下 Dataset 类。在看很多PyTorch的代码的时候,也会经常看到dataset这个东西的存在。Dataset类作为所有的 datasets 的基类存在,所有的 datasets 都需要继承它。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader
理解 Python 的迭代器是解读 PyTorch 中 torch.utils.data 模块的关键。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/337850513
很多前人曾说过,深度学习好比炼丹,框架就是丹炉,网络结构及算法就是单方,而数据集则是原材料,为了能够炼好丹,首先需要一个使用称手的丹炉,同时也要有好的单方和原材料,最后就需要炼丹师们有着足够的经验和技巧掌握火候和时机,这样方能炼出绝世好丹。 对于刚刚进入炼丹行业的炼丹师,网上都有一些前人总结的炼丹技巧,同时也有很多炼丹师的心路历程以及丹师对整个炼丹过程的记录,有了这些,无疑能够非常快速知道如何炼丹。但是现在市面上的入门炼丹手册往往都是将原材料帮你放到了丹炉中,你只需要将丹炉开启,然后进行简单的调试,便能出丹
上文介绍了数据读取、数据转换、批量处理等等。了解到在PyTorch中,数据加载主要有两种方式:
我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络(MNIST 手写数据集篇)!
PS:文中出现的所有代码,均可在我的 github 上下载,欢迎 Follow、Star:点击查看
众所周知,Dataset和Dataloder是pytorch中进行数据载入的部件。必须将数据载入后,再进行深度学习模型的训练。在pytorch的一些案例教学中,常使用torchvision.datasets自带的MNIST、CIFAR-10数据集,一般流程为:
详细介绍了 AlexNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现AlexNet网络,并用AlexNet模型来解决一个经典的Kaggle图像识别比赛问题。
这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据集,做这个方向的research是逃不过这个数据集的使用的
原文:https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云