复现代码过程中遇到报错:ImportError: cannot import name '_DataLoaderIter' from 'torch.utils.data.dataloader' 。其中这个问题之前也遇到过,但是忘记是哪个模型了。
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。
数据加载处理是深度学习模型训练的前奏,是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据,影像或者文本等进行封装、转换,并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块,常用以上三个类:
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入,因此该接口有点承上启下的作用,比较重要。
上一篇训练神经网络是用的是批梯度下降,容易陷入鞍点中。Pytorch 提供了一个数据集加载工具,使得我们可以方便地用小批量随机梯度下降来训练网络。其包含两个部分:
Dataset 抽象类,所有自定义的Dataset 需要继承它,并且复写_getitem_()
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:
在没有用pytorch之前,读取数据一般时写一个load_data的函数,在里面导入数据,做一些数据预处理,这一部分就显得很烦索。对于深度学习来说,还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等,所以需要有一个模块来集中解决这些事情,所以就有了data_loader的机制。
训练模型一般都是先处理 数据的输入问题 和 预处理问题 。Pytorch提供了几个有用的工具:torch.utils.data.Dataset 类和 torch.utils.data.DataLoader 类 。
本博客讲解了pytorch框架下DataLoader的多种用法,每一种方法都展示了实例,虽然有一点复杂,但是小伙伴静下心看一定能看懂哦 :)
来源:新机器视觉 本文约3800字,建议阅读8分钟 本文介绍了11个Torchvision计算机视觉数据集。 计算机视觉是一个显著增长的领域,有许多实际应用,从自动驾驶汽车到面部识别系统。该领域的主要挑战之一是获得高质量的数据集来训练机器学习模型。 Torchvision作为Pytorch的图形库,一直服务于PyTorch深度学习框架,主要用于构建计算机视觉模型。 为了解决这一挑战,Torchvision提供了访问预先构建的数据集、模型和专门为计算机视觉任务设计的转换。此外,Torchvision还支持C
所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类, 即:它们实现了__getitem__和__len__方法。因此,它们都可以传递给torch.utils.data.DataLoader,进而通过torch.multiprocessing实现批数据的并行化加载。例如:
之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便。但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的,但是搜出来还是没有我想要的。结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset。我的天,为什么超级开心hhhh。终于不用每次都手动划分数据集了。 torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pytorch.or
At the heart of PyTorch data loading utility is the torch.utils.data.DataLoader class. It represents a Python iterable over a dataset, with support for
文章目录 pytorch 图像分类实例《1》 pytorch 图像分类实例《1》 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn : @Date : - ''' import torch import torchvision import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms
合理的Train/Test集划分会有效地减少under-fitting和over-fitting现象
本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程,以及一些思考和疑惑吧…
相关环境 python opencv pytorch ubuntu 14.04 pytorch 基本内容 60分钟快速入门,参考:https://blog.csdn.net/u014630987/article/details/78669051 需要学习的内容包括 1、基本概念Tensors、Variable、Numpy等 2、如何搭建神经网络模型(包括卷积神经网络) 3、如何定义损失函数和优化器(包括不同分类器和优化器的含义) 4、如何训练(包括如何读取数据、如何在GPU上
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。
accelerate 是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到 GPU/multi-GPUs/TPU/fp16 模式下训练的小巧工具。
在PyTorch中训练模型经常要使用它,那么该数据结构长什么样子,如何生成这样的数据类型?
https://github.com/zhao302014/Classic_model_examples/tree/main/1998_LeNet-5_MNIST
最近被迫开始了居家办公,这不,每天认真工(mo)作(yu)之余,也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享,属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后,就从 torch.utils.data 数据处理模块开始,一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析,希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
今天我们来讲一篇入门级必做的项目,如何使用pytorch进行CIFAR10分类,即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类器。
Dataset:提供一种方式去获取数据及其 label ,即在垃圾堆里寻宝,如何获取每个数据及其label,告诉我们总共有多少个数据。
pytorch刚上手确实不太容易适应。特别是Andrew给出的1.x的tensorflow代码,和当前torch的差异还是很大的。这里的用法挺琐碎的,用作备忘性质。
模型定义(包括损失函数的选择) --->数据处理和加载 ---> 训练(可能包含训练过程可视化) ---> 测试
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推理时,有时候会遇到EOFError: Ran out of input的错误。本文将详细解释这个错误的含义,并提供一些可能的解决方法。
原文:https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域两大主流框架,其掌握程度是面试官评价候选者深度学习能力的重要依据。本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。
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:
Keras 3.0 升级是对 Keras 的全面重写,引入了一系列令人振奋的新特性,为深度学习领域带来了全新的可能性。
当谈到基于CNN的深度学习例子时,图像分类是最常见的任务之一。CNN(卷积神经网络)在图像处理任务中表现出色,能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例,并给每一行添加了注释:
上半节讲到一个数据集正常需要划分为train、validation和test三个数据集,那么具体到代码中是如何实现的?
Pytorch 分布式模式介绍_Wanderer001的博客-CSDN博客_pytorch 分布式
迭代 DataLoader时出现以下错误,暂时不知道怎么解决,向大家求救,是一个比较稀罕的错误,也分享给大家一个奇葩的问题一起讨论。
使用深度学习神经网络对数字识别,大体需要4个步骤:①读取数据。②建立模型。③训练。④测试、验证。
目前深度学习神经网络对数据的要求很高,不仅数据要相关,而且要求有尽可能更大的数据集。在现实生活中,要想得到大量的数据,不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片,还要确保数据的多样性,只有这样才能确保神经网络学到的特征更加全面
torchvision.datasets 包含许多示例数据集,可用于练习编写计算机视觉代码。FashionMNIST 就是其中之一。它有 10 个不同的图像类别(不同类型的服装),用于多分类问题。torchvision已经内置了该数据集,可以通过torchvision.datasets加载。
利用torchvision.datasets函数可以在线导入pytorch中的数据集,包含一些常见的数据集如MNIST、CIFAR-10等。本次使用的是CIFAR10数据集,也是一个很经典的图像分类数据集,由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集,一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片。
Classic_model_examples/2012_AlexNet_MNIST at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
我们可以定义自己的Dataset类来实现灵活的数据读取,定义的类需要继承PyTorch自身的Dataset类。主要包含三个函数:
在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误:
结果说明:由于数据的是10个,batchsize大小为6,且drop_last=False,因此第一个大小为6,第二个为4。每一个batch中包含data和对应的labels。 当我们想取出data和对应的labels时候,只需要用下表就可以啦,测试如下:
因此,唯一的方法是将数据分批加载到内存中进行处理,这需要编写额外的代码来执行此操作。对此,PyTorch 已经提供了 Dataloader 功能。
那么在现实生活中,想要得到大量的数据,不仅要收集各种情景下、各种角度、各个位置的照片,还有确保数据的多样性。
最近刚开始用pytorch不久,陆陆续续踩了不少坑,记录一下,个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑,也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴,持续更新,也祝愿自己遇到的坑越来越少。
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP
翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
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