我有一个训练数据的特点,在形状的ndarray ( 100,400,3),因为它是100图像的20x20与RGB通道和标签的形状(100,)。我是否需要将它们合并到一个数据集中,或者如何将其传递给Pytorch dataLoader,以便在以后迭代图像和标签?
到目前为止我尝试过的
#turn ndarray of features and labels into tensors
transform = transforms.Compose([transforms.ToPILImage(),
transforms.ToTensor
我是个新手,还从来没有做过高级编码。我正在尝试学习使用d2l.ai教科书进行深入学习的基础知识,但在理解数据采集器代码背后的逻辑方面遇到了困难。我阅读了,不知道DataLoader类的含义是什么,例如,当我应该结合使用torch.utils.data.TensorDataset类时。例如,d2l定义了一个函数:
def load_array(data_arrays, batch_size, is_train=True):
"""Construct a PyTorch data iterator."""
dataset = data
我感兴趣的是如何按照顺序组合多个DataLoader来进行培训。我知道我可以首先使用ConcatDataset组合数据集,但这并不适用于我的用例。我有一个自定义的collate_fn,它被传递给每个数据中心,这个函数依赖于底层Dataset的一个属性。因此,我将有一组定制的DataLoader,如下所示:
def custom_collate(sample, ref):
data = clean_sample(torch.stack([x[0] for x in sample]), ref)
labels = torch.tensor([x[1] for x in sample
我试图让PyTorch与DataLoader一起工作,据说这是处理迷你批处理的最简单方法,在某些情况下,这是最佳性能所必需的。
DataLoader需要一个数据集作为输入。
Dataset上的大多数文档假设您正在处理现成的标准数据集,例如MNIST,或者至少使用图像,并且可以使用现有的机器作为黑匣子。我在处理非图像数据,我是自己生成的。我目前最好的尝试是,从最小的测试用例中提取关于如何做到这一点的文档:
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class Datas
我正在尝试用MNIST数据集来训练一个分类器,使用的是pytorch-MNIST。
import pytorch_lightning as pl
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import MNIST, SVHN
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
class MNISTData(pl.LightningDataModule):
def __init__(self, data_dir='./', bat
是否有任何通用建议来有效地处理自定义数据集中的数据,以便它能够很好地处理小型批处理eval/train循环?为了更具体地说明我的意思,假设我定义了这个合成玩具数据集,它将x映射到x+1:
import torch.utils.data as data
class Dataset(data.Dataset):
def __init__(self):
super(Dataset, self).__init__()
# list of [x, y]
self.dataset = [
[1, 2],
我正在用PyTorch编写一个著名问题PyTorch的代码.我下载了培训和测试数据集(从主要网站),包括标记的数据集。数据集格式为t10k-images-idx3-ubyte.gz和提取后的t10k-images-idx3-ubyte。我的dataset文件夹看起来像
MINST
Data
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
现在,我编写了一个代码来加载数据,如
def load_dataset():