文章目录 前言 1、加载数据集 2、遍历并可视化数据集 3、从本地文件创建自己的数据集 4、使用 DataLoader 准备数据以进行训练 5、遍历 DatasetLoader 前言 用于处理数据样本的代码可能很快就会变得混乱且难以维护...理想情况下，为了获得更好的可读性和模块化，我们希望处理数据集的代码与模型训练代码分离。...__len__：以 len(dataset)的方式获取 dataset 中包含的样本数 __getitem__：加载并返回给定索引 idx 处的数据集样本。...在训练模型时，我们通常希望以小批量（mini batch）方式传递样本，在每个epoch重新整理数据以减少模型过拟合，并使用Python的多线程来加速数据检索。...shuffle=True) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False) 5、遍历 DatasetLoader
除此之外，我们也需要清楚两个概念： · 迭代（Iteration）:当我们用一个循环（比如 for 循环）来遍历容器（比如列表，元组）中的元素时，这种遍历的过程可称为迭代。...> 0 时， 每个 worker 都将具有数据对象的不同样本。...[0].size(0) 3....· torch.utils.data.WeightedRandomSampler：按照给定的概率来采样样本。样本元素来自 [0,…,len(weights)-1] ，给定概率（权重）。...在使用 sampler 产生的 indices 获取采样到的数据时，DataLoader 使用 collate_fn 参数将样本列表整理成 batch。
再创建数据加载器实例dataloader，设置了批量大小为2，并开启了数据的随机打乱。 最后，在遍历数据加载器的过程中，每次打印出的batch是一个批量大小为2的数据。...自定义数据集时需要实现下面两个主要的方法： __len__()方法：返回数据集中样本的数量。 __getitem__(index)方法：根据给定的索引index，返回对应位置的数据样本。... 使用自定义数据集时，可以将其与 torch.utils.data.DataLoader结合使用，以便更方便地进行数据的批量加载和处理。...=2, shuffle=True) # 遍历数据加载器 for batch in dataloader: # batch是一个包含多个样本的张量（或列表） # 这里可以对批次数据进行处理...print(batch) 在创建DataLoader时，指定了批量大小batch_size和是否随机洗牌shuffle。
在训练时需要在全部样本中拿出小批量数据参与每次的训练，因此我们需要使用 DataLoader ，即 DataLoader 是用来在 Dataset 里取出一组数据 (mini-batch)供训练时快速使用的...在访问时，用dataset[idx]访问idx对应的真实数据。这种类型的数据也是使用最多的类型。...（1）自定义子类 必须要继承已经内置的抽象类 dataset 必须要重写其中的 init() 方法、 getitem() 方法和 len() 方法 其中 getitem() 方法实现通过给定的索引遍历数据样本...所以， DataLoader 本质上就是用来将已经加载好的数据以模型能够接收的方式输入到即将训练的模型中去。 几个深度学习模型训练时涉及的参数： （1）Data_size：所有数据的样本数量。...batch_size:每个Batch加载多少个样本。 shuffle: 是否打乱输入数据的顺序，设置为True时，调用RandomSample进行随机索引。
的 num_workers > 0 时， 每个 worker 都将具有数据对象的不同样本。...return self.tensors[0].size(0) 2 Sampler torch.utils.data.Sampler 负责提供一种遍历数据集所有元素索引的方式。...样本元素来自 [0,…,len(weights)-1] ， 给定概率（权重） torch.utils.data.BatchSampler: 在一个batch中封装一个其他的采样器, 返回一个 batch...collate_fn 在将 Map-style datase t 取出的数据整合成 batch 时使用，合并样本列表以形成一个 batch None callable pin_memory 如果为 True...使用 DataLoader 对象可以方便快捷地在数据集上遍历。 总结来说，即 Dataloader 负责总的调度，命令 Sampler 定义遍历索引的方式，然后用索引去 Dataset 中提取元素。
的 num_workers > 0 时， 每个 worker 都将具有数据对象的不同样本。...[0].size(0) 2 Sampler torch.utils.data.Sampler 负责提供一种遍历数据集所有元素索引的方式。...样本元素来自 [0,…,len(weights)-1] ， 给定概率（权重） torch.utils.data.BatchSampler: 在一个batch中封装一个其他的采样器, 返回一个 batch...在将 Map-style datase t 取出的数据整合成 batch 时使用，合并样本列表以形成一个 batch None callable pin_memory 如果为 True，则 DataLoader...使用 DataLoader 对象可以方便快捷地在数据集上遍历。 总结来说，即 Dataloader 负责总的调度，命令 Sampler 定义遍历索引的方式，然后用索引去 Dataset 中提取元素。
我们每一次迭代要去读取一个 batch_size 大小的样本，那么读哪些样本呢？ 从哪读数据？也就是在硬盘当中该怎么去找数据，在哪设置这个参数。 怎么读数据？...Batch_size 里面的有 10 个样本且都是张量和标签的形式，那么 DataLoader 是怎么做到的呢？...当然这里还有个细节，就是还要覆盖里面的__len__方法，这个是告诉机器一共用多少个样本数据。要不然机器没法去根据batch_size的个数去确定每一个batch应该多大啊。...=0, contrast=0, saturation=0, hue=0):调整亮度、对比度、饱和度和色相， 这个是比较实用的方法， brightness是亮度调节因子， contrast对比度参数， saturation...数据增强策略原则：「让训练集与测试集更接近」。
我们每一次迭代要去读取一个batch_size大小的样本，那么读哪些样本呢？ 从哪读数据？ 也就是在硬盘当中该怎么去找数据，在哪设置这个参数。 怎么读数据？...Batch_size里面有10个样本且都是张量和标签的形式，那么DataLoader是怎么做到的呢？...index（可以和上上张图片，没执行这个函数的时候对比一下），我们的batch_size设置的16， 所以通过上面的sampler.py获得了16个样本的索引。...当然这里还有个细节，就是还要覆盖里面的__len__方法，这个是告诉机器一共有多少个样本数据。 要不然机器没法去根据batch_size的个数去确定总批次有多少。...=0, contrast=0, saturation=0, hue=0):调整亮度、对比度、饱和度和色相， 这个是比较实用的方法， brightness是亮度调节因子， contrast对比度参数， saturation
正样本与负样本正样本对：相同样本的增强版本。负样本对：不同样本之间的组合。2.2 损失函数使用对比损失（Contrastive Loss）或其变种（如InfoNCE）来优化样本间的相似性。...以下是两种常见的损失函数及其原理：对比损失（Contrastive Loss）y：样本对是否相似（0或1）。d：样本对之间的距离。m：样本的阈值距离。.../data', transform=transform, download=True)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True...总结与未来展望对比学习是一种高效的无监督学习方法，能够通过设计合适的任务让模型学习到有意义的表征。在未来，结合对比学习的半监督方法、跨模态应用和轻量化模型优化将成为研究热点。...实践中，对比学习的成功离不开合理的增强策略、损失函数设计和负样本挖掘，这些细节在不同任务中需要进行微调以获得最优效果。这篇文章希望通过详细的代码和实践指南，为您提供对比学习的完整视角。
DataLoader通过封装Dataset和Sampler，设定batch_size等参数，构造了方便快速遍历的mini batch数据集。...DistributeSampler实例作为DataLoader采样器传递 torch.utils.data.BatchSampler 在一个小batch中封装一个Sampler，返回小batch的索引...支持单进程和多进程. torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,...Dataset，加载的数据集，Dataset实例 batch_size，每个batch的样本数 shuffle：设置为True，在每个epoch开始前，都会随机抽取数据，调用了RandomSampler...默认0，只在主进程加载数据 drop_last：True的话，会删除最后一个不完整的batch数据。 总结来讲，DataLoader通过Sampler定义的索引策略，从Dataset中遍历提取数据。
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。...实际上，我们还可以包括NumPy或Pandas之类的其他库，并且通过一些巧妙的操作，使它们在PyTorch中发挥良好的作用。让我们现在来看看在训练时如何有效地遍历数据集。...取而代之的是，当我们遍历样本列表时，我们将希望它是张量类型，以牺牲一些速度来节省内存。在以下各节中，我将解释它的用处。 ?...字符串化后的数字形成元组，其大小与创建DataLoader时配置的batch大小的相同。对于两个张量，DataLoader将它们垂直堆叠成一个大小为10x4的张量。...另外，请注意，每个数据集都需要单独的DataLoader，这绝对比在循环中管理两个随机排序的数据集和索引更干净。
在训练模型时，我们通常希望以小批量的形式传递样本，在每个 epoch 中重新洗牌数据以减少模型过拟合，并使用 Python 的 multiprocessing 来加速数据检索。...=2, persistent_workers=False)batch_size = 64 # 每个批次64个样本# 用于批量加载数据，并支持打乱顺序shuffle=Truetrain_dataloader..., batch_size=batch_size,shuffle=True)test_dataloaderdataloader.DataLoader at 0x23a4285ead0...torch.Size(64) torch.int64遍历DataLoader前面我们已经将数据集加载到了DataLoader中，可以根据需要遍历该数据集。...= len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() # 测试集的评估模式 test_loss
有多少个样本 shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序 sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略...我们这里需要知道的是：对每个采样器，都需要提供__iter__方法，这个方法用以表示数据遍历的方式和__len__方法，用以返回数据的长度 class Sampler(object): r"""...__iter__方法中，需要返回的是iter(xxx)（即iterator）的形式： #### 以下两个代码是等价的 for data in dataloader: ... #### 等价与...batch 的数量（可能有些正在准备中） # 当为 0 时， 说明， dataset 中已经没有剩余数据了。...1对于的send_idx = 1样本已经存在且放置于self.reorder_dict中， 所以self.reorder_dict的目的是保证batch size数目的样本在每次next输出的时候是根据
是根据索引去读取图片以及对应的标签； 这里主要学习第三个子模块中的Dataloader和Dataset； 2、DataLoader与Dataset DataLoader和Dataset是pytorch中数据读取的核心...：批大小； num_works:是否多进程读取数据； shuffle：每个epoch是否乱序； drop_last：当样本数不能被batchsize整除时，是否舍弃最后一批数据； Epoch：所有训练样本都已输入到模型中...大小的数据，假如有80个样本，那么从80个样本中读取8个样本，那么应该读取哪八个样本，这就是我们的第一个问题，读哪些数据； 从哪读数据 意思是在硬盘当中，我们应该怎么找到对应的数据，在哪里设置参数；...，DataLoader会传入一个参数Dataset，也就是前面构建好的RMBDataset；第二个参数是batch_size；在代码中可以看到，在训练集中的DataLoader中有一个参数是shuffle...=True，它的作用是每一个epoch中样本都是乱序的，具体代码如下： # 构建DataLoder train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size
其实说着了些都没用，因为在训练代码里是感觉不到这些操作的，只会看到通过DataLoader就可以获取一个batch的数据，这是触发去读取图片这些操作的是DataLoader里的__iter__(self...3 dataloader 从上文中，我们知道了MyDataset这个类中的__getitem__的返回值，应该是某一个样本的数据和标签（如果是测试集的dataset，那么就只返回数据），在梯度下降的过程中...我们现在创建了一个DataLoader的实例，并且把之前实例化的mydataset作为参数输入进去，并且还输入了batch_size这个参数，现在我们使用的batch_size是1.下面来用for循环来遍历这个...我们稍微修改一下上面的DataLoader的参数： mydataloader = DataLoader(dataset=mydataset, batch_size...【个人感想】 Dataloader和Dataset两个类是非常方便的，因为这个可以快速的做出来batch数据，修改batch_size和乱序都非常地方便。
这时在__getitem__函数中将出现异常，此时最好的解决方案即是将出错的样本剔除。...常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。...这里介绍另外一个很有用的采样方法： WeightedRandomSampler，它会根据每个样本的权重选取数据，在样本比例不均衡的问题中，可用它来进行重采样。...权重越大的样本被选中的概率越大，待选取的样本数目一般小于全部的样本数目。replacement用于指定是否可以重复选取某一个样本，默认为True，即允许在一个epoch中重复采样某一个数据。...如果设为False，则当某一类的样本被全部选取完，但其样本数目仍未达到num_samples时，sampler将不会再从该类中选择数据，此时可能导致weights参数失效。下面举例说明。
Epoch: 表示一个训练周期，所有样本都进行一次前馈、反馈计算 Batch-Size: 表示一个 Mini-Batch 包含的样本数量，即每次训练（一次更新）时用到的样本数量 Iterations:...全部样本被划分的 Mini-Batch 的数量，如 1000 个样本，Batch-Size=100，那么 Iteration=10 # 训练循环 for epoch in range(trainning_epochs...如果数据集很大，可以分割成内存允许大小的文件，用一个列表放文件名，然后训练时用 getitem 函数时在将其读取到内存中 pass def __getitem__(self,index...): # 使对象支持下标操作 dataset[index] pass def __len__(self): # 返回数据集中的样本数 pass 实例化数据集对象...torch.utils.data.Dataset, 都具有 getitem 和 len 函数的实现，可以直接用 torch.utils.data.DataLoader 进行加载。
# 绘制出一个样本 torch.manual_seed(42) random_idx = torch.randint(0, len(train_features_batch), size=[1]).item...批次是 X （特征）和 y （标签）的 BATCH_SIZE 个样本，因为我们使用 BATCH_SIZE=32 ，所以我们的批次有32 个图像和目标样本。...# 遍历dataloader，每次会返回一个批次（32个）的数据 for batch, (X, y) in enumerate(train_dataloader):...常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化，它们可以防止模型过度拟合训练数据。 早停（Early Stopping）：在训练过程中监控模型在验证集上的性能，并在验证集上的性能不再提升时停止训练。...更改 nn.Conv2d()`层的超参数时发生的情况示例1 更改 nn.Conv2d()`层的超参数时发生的情况示例2 torch.manual_seed(42) # 创建一个与TinyVGG相同尺寸的卷积层
所有子类应该override__len__和__getitem__，前者提供了数据集的大小，后者支持整数索引，范围从0到len(self)。...class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True) 样本元素来自[0,…,len(...3.2 数据读取 在PyTorch中数据的读取借口需要经过，Dataset和DatasetLoader (DatasetloaderIter)。下面就此分别介绍。 Dataset 首先导入必要的包。..._size = size self._num_image = len(os.listdir(root)) self....= DataLoader(dataset_normal_validation, batch_size=10) 3.3 train_epoch 简单将数据流接口与训练连接起来 def train_epoch
所有子类应该override__len__和__getitem__，前者提供了数据集的大小，后者支持整数索引，范围从0到len(self)。...tensor[index] for tensor in tensors def __len__(self): return self.tensors[0].size(0) ConcatDateset...class torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples, replacement=True) 样本元素来自0,…,len(weights...3.2 数据读取 在PyTorch中数据的读取借口需要经过，Dataset和DatasetLoader (DatasetloaderIter)。下面就此分别介绍。 Dataset 首先导入必要的包。...= DataLoader(dataset_normal_validation, batch_size=10) 3.3 train_epoch 简单将数据流接口与训练连接起来 def train_epoch
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
